TensorFlow学习笔记 补充2—— 生成特殊张量

1. 生成tensor

tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)
tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')
tf.fill(dims, value, name=None)
tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)
tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)

2. 生成序列

tf.range(start, limit, delta=1, name='range')
tf.linspace(start, stop, num, name=None)

3. 生成随机分布

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.random_uniform(shape, minval=0.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)

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注：tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正态分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正态分布的函数，就是说产生正态分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。