📚tf.random_normal函数说明📚
如果你正在学习TensorFlow,那么`tf.random_normal`一定不会陌生!它能帮你生成符合正态分布的随机数,特别适合数据建模和实验初始化。💡
比如,我们用`tf.random.normal([4], mean=2, stddev=1, dtype=tf.float32)`来生成一个包含4个元素的数组,每个元素都从均值为2、标准差为1的正态分布中抽取。✨
这就像在科学实验中模拟自然界的随机现象,比如测量气温或降雨量时,这些数据往往符合某种概率分布规律。📊
不过要注意,每次运行这段代码都会得到不同的结果,因为它是随机生成的!🤔 如果你想让结果可复现,可以设置种子(seed)。例如:`tf.random.set_seed(42)`。这样无论运行多少次,输出都会保持一致。🌱
总之,`tf.random_normal`是一个强大的工具,帮助你快速构建模型并探索数据特性。🌟 无论是深度学习还是机器学习,它都是你的得力助手哦!💪
TensorFlow 机器学习 随机数分布
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