tf.truncated_normal的用法

tf.truncated_normal 是 Tensorflow 库中的一个函数，用于生成一个正态分布的张量，但是会将超过2个标准差的值截断为2个标准差以内的范围内。这个函数的主要作用是在神经网络的权值初始化时，用于产生随机的初始权值，从而提高模型的收敛速度和性能。

相关问题

tf.random_normal被取代

在学习莫烦tensorflow过程中，您可能会遇到tf.random_normal被取代的情况。tf.random_normal函数用于生成符合正态分布的随机张量。然而，根据引用和引用的说法，有时候人们会使用numpy库下的random模块中的normal函数来代替tf.random_normal函数，可能是因为对两者的区别不太清楚。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.random_normal()和numpy.random.normal()区别](https://blog.csdn.net/pcy1127918/article/details/81270921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38677806/12870233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [tf.random_normal()函数](https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/95614943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

tensorflow的truncated_normal用法

可以使用tensorflow的truncated_normal函数来生成截尾正态分布的随机数，其用法如下：tf.random.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)，其中：

shape：表示生成的随机数的维度，可以是一个标量，也可以是一个列表或元组；

mean：表示正态分布的均值，默认为0.0；

stddev：表示正态分布的标准差，默认为1.0；

dtype：表示生成随机数的类型，默认为tf.float32；

seed：表示随机种子，默认为None；

name：表示操作的名称，默认为None。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 生成一个 2x3 的截尾正态分布随机数矩阵
matrix = tf.random.truncated_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

# 打印生成的随机数矩阵
print(matrix)

输出结果如下：

tf.Tensor(
[[ 0.30750024 1.9652812 -1.1158218 ]
[-0.38016912 0.9855773 -0.24797718]], shape=(2, 3), dtype=float32)