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TF中random.normal()与random.truncated_normal()

2022-08-09 21:35:00 【phac123】

简述

TF中常用tf.random.normal()与tf.random.truncated_normal()方法来创建符合正态分布的Tensor.
它们两者的区别在于后者保证了随机生成数据的取值在(μ-2σ，μ+2σ)之间,如果生成的数据超过了这个范围,则重新进行生成.
μ: 均值, σ: 标准差

代码

import tensorflow as tf

d = tf.random.normal([2, 2], mean = 0.5, stddev = 1)
print("d: ", d)
e = tf.random.truncated_normal([2, 2], mean = 0.5, stddev = 1)
print("e: ", e)

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