tf.random.truncated_normal([4,3],mean=0.2,stddev=0.1,seed=1)

这是一个使用 TensorFlow 库中的 `tf.random.truncated_normal` 函数生成一个 4 行 3 列的矩阵，矩阵中的元素是从均值为 0.2，标准差为 0.1 的正态分布中随机采样得到的。其中 `seed` 参数指定了随机种子，可以保证每次生成的随机数都是一样的。需要注意的是，由于使用了截断正态分布，因此生成的随机数距离均值超过两个标准差的概率很小，这可以减少训练时的异常值影响。

相关问题

tf.random.truncated_normal

tf.random.truncated_normal是一个函数，用于从截断的正态分布中输出随机值。它的参数包括形状（shape）、均值（mean）、标准差（stddev）、数据类型（dtype）、种子（seed）和名称（name）。默认情况下，均值为0.0，标准差为1.0，数据类型为tf.dtypes.float32。

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)