tf.truncated_normal的用法
tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差。这个函数产生正太分布,均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数,就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差,那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来,这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差,但是一般的别的函数是可能的。
例如:
import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt; c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) with tf.Session() as sess:
print sess.run(c)
输出:
[[ 1.95758033 -0.68666345 -1.83860338 0.78213859 -1.08119416 -1.44530308
0.38035342 0.57904619 -0.57145643 -1.22899497]
[-0.75853795 0.48202974 1.03464043 1.19210851 -0.15739718 0.8506189
1.18259966 -0.99061841 -0.51968449 1.38996458]
[ 1.05636907 -0.02668529 0.64182931 0.4110294 -0.4978295 -0.64912242
1.27779591 -0.01533993 0.47417602 -1.28639436]
[-1.65927458 -0.364887 -0.45535028 0.078814 -0.30295736 1.91779387
-0.66928798 -0.14847915 0.91875714 0.61889237]
[-0.01308221 -0.38468206 1.34700036 0.64531708 1.15899456 1.09932268
1.22457981 -1.1610316 0.59036094 -1.97302651]
[-0.24886213 0.82857937 0.09046989 0.39251322 0.21155456 -0.27749416
0.18883201 0.08812679 -0.32917103 0.20547724]
[ 0.05388507 0.45474565 0.23398806 1.32670367 -0.01957406 0.52013856
-1.13907862 -1.71957874 0.75772947 -1.01719368]
[ 0.27155915 0.05900437 0.81448066 -0.37997526 -0.62020499 -0.88820189
1.53407145 -0.01600445 -0.4236775 -1.68852305]
[ 0.78942037 -1.32458341 -0.91667277 -0.00963761 0.76824385 -0.5405798
-0.73307443 -1.19854116 -0.66179073 0.26329204]
[ 0.59473759 -0.37507254 -1.21623695 -1.30528259 1.18013096 -1.32077384
-0.59241474 -0.28063133 0.12341146 0.48480138]]
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