淺談tensorflow中幾個(gè)隨機(jī)函數(shù)的用法
如下所示：
tf.constant(value, dtype=None, shape=None)
創(chuàng)建一個(gè)常量tensor，按照給出value來(lái)賦值，可以用shape來(lái)指定其形狀。value可以是一個(gè)數(shù)，也可以是一個(gè)list。 如果是一個(gè)數(shù)，那么這個(gè)常亮中所有值的按該數(shù)來(lái)賦值。
tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32) tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32)
這幾個(gè)都是用于生成隨機(jī)數(shù)tensor的。尺寸是shape
random_normal: 正太分布隨機(jī)數(shù)，均值mean,標(biāo)準(zhǔn)差stddev
truncated_normal: 截?cái)嗾龖B(tài)分布隨機(jī)數(shù)，均值mean,標(biāo)準(zhǔn)差stddev,不過(guò)只保留[mean-2*stddev,mean+2*stddev]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)
random_uniform: 均勻分布隨機(jī)數(shù)，范圍為[minval,maxval]
以上這篇淺談tensorflow中幾個(gè)隨機(jī)函數(shù)的用法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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