本文介绍了tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法，分享给大家，具体如下：
tf.truncated_normal
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，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。
横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。
横轴区间（μ-3σ，μ+3σ）内的面积为99.730020%。
X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。
在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。
参数:
shape: 一维的张量，也是输出的张量。
mean: 正态分布的均值。
stddev: 正态分布的标准差。
dtype: 输出的类型。
seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。
name: 操作的名字。
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：
tf.random_normal
代码如下:
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
从正态分布中输出随机值。
参数:
- shape: 一维的张量，也是输出的张量。
- mean: 正态分布的均值。
- stddev: 正态分布的标准差。
- dtype: 输出的类型。
- seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。
- name: 操作的名字。
代码
a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2)) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(a)) print(sess.run(b))
输出：
指定seed之后，a的值不变，b的值也不变。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。