[TensorFlow]tf.random.uniform()函数

功能

从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。

语法

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

属性

shape: 输出张量的形状，必选
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为1.0
dtype: 输出的类型，默认为tf.float32
seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
name: 操作的名称

实例

import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution()
x=tf.Variable(tf.random.uniform([10,2]))
init=tf.compat.v1.global_variables_initializer()
with tf.compat.v1.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(x))

output:

[[0.9145268  0.6673312 ][0.20355344 0.70985925][0.52697146 0.04720068][0.35376203 0.46412587][0.2759682  0.8921112 ][0.27901804 0.49760902][0.79334307 0.39457607][0.77605546 0.4949113 ][0.06657386 0.12246907][0.34873164 0.44894397]]