如下所示：

tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 

創(chuàng)建一個常量tensor，按照給出value來賦值，可以用shape來指定其形狀。value可以是一個數(shù)，也可以是一個list。 如果是一個數(shù)，那么這個常亮中所有值的按該數(shù)來賦值。

tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32) tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32) 

這幾個都是用于生成隨機數(shù)tensor的。尺寸是shape

random_normal: 正太分布隨機數(shù)，均值mean,標準差stddev

truncated_normal: 截斷正態(tài)分布隨機數(shù)，均值mean,標準差stddev,不過只保留[mean-2*stddev,mean+2*stddev]范圍內(nèi)的隨機數(shù)

random_uniform: 均勻分布隨機數(shù)，范圍為[minval,maxval]

以上這篇淺談tensorflow中幾個隨機函數(shù)的用法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。