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random

  tf.random_normal函数用于从服从指定正态分布的数值中取出指定个数的值：

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
  • shape：输出张量的形状。
  • mean：正态分布的均值。
  • stddev是正态分布的标准差。
  • dtype：输出的类型。
  • seed：随机数种子，是一个整数。
  • name：操作的名称。

  以下程序定义一个w1变量：

import tensorflow as tfw1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(w1)print(sess.run(w1))

执行结果：

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref>
[[-0.8113182   1.4845988   0.06532937][-2.4427042   0.0992484   0.5912243 ]]

变量w1声明之后并没有被赋值，需要在Session中调用run(tf.global_variables_initializer())方法初始化之后才会被具体赋值。tf中张量与常规向量不同的是，执行print(w1)输出的是w1的形状和数据类型等属性信息，获取w1的值需要调用sess.run(w1)方法。

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