random_normal_initializer 类 继承自: Initializer 别名: 类tf.initializers.random_normal 类tf.keras.initializers.RandomNormal 类tf.random_normal_initializer 定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py. 请参阅指南:变量>共享变量 用正态分布产生张量的初始化器. 参数: mean:一个 python 标量或一个标量张量....
Classrandom_normal_initializer.Initializer that generates tensors with a normal distribution. Inherits From:Initializer Aliases: Classtf.compat.v1.initializers.random_normal Classtf.compat.v1.random_normal_initializer Classtf.initializers.random_normal Args: mean: a python scalar or a scalar tensor. Me...
这个函数的第一个参数0.是mean，第二个参数.1是stddev：mean: 要产生随机数的平均值 stddev: 目标随机数的标准差 整个函数的返回结果就是产生平均值为0、标准差为0.1的一组随机数
类tf.keras.initializers.RandomNormal 类tf.random_normal_initializer 定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py. 请参阅指南:变量>共享变量 用正态分布产生张量的初始化器. 参数: mean:一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的均值. stddev:一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的标准偏差...
tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.float32) tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) ...
name=None) '''根据shape返回一个张量,其中值服从均值为0,方差为1的正态分布'''t4= tf.random_normal((3, 2))print(t4)#Tensor("random_normal:0", shape=(3, 2), dtype=float32)with tf.Session() as sess: init=tf.global_variables_initializer()print(sess.run(t4))#[[-0.1009187 -0.52692866...
pycharmpycharmtensorflow系统CPUCPUtensorflow版本2.2.01.8 2.代码报错修改 No1.tf.random_normal报错问题 tensorflow2.x版本里改为了tf.random.normal...# 1) 准备数据 X = tf.random.normal(shap...
some stuff ... kernel_initializer = tf.random_normal_initializer(seed=seeds[i]) ... some stuff with tf.Session() as sess: ... some stuff ... . . . 原文由 Mehdi Rezaie 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythontensorflowrandom-seedreproducible-research 有用关注...
tf.truncated_normal 复制代码代码如下:tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)从截断的正态分布中输出随机值。⽣成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果⽣成的值⼤于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。在正态分布的曲线中，横轴...
<random>库使用“#include <initializer_list>”语句。 总结 随机数生成器是指可产生伪随机值序列的对象。 可产生在指定范围内均匀分布的值的生成器称为均匀随机数生成器(URNG)。 如果该类具有某些共同的特点,则将旨在充当 URNG 的类模板称为引擎(将在本文后面对此进行讨论)。 通过将 URNG 作为自变量传递到分布...