tf生成随机数 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() ### 生成符合正态分布的随机值 # tf.random_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name) a = tf.random_normal([2, 3], name='a') print(a.eval()) # [[-1.2077953 -0.69333565 -0.10252991] # [ 0.51914424 0…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. . <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)</span> . shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状. mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值. std…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…

tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的. 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate different # sequences of 'a' and 'b'. print("Sessio…

questions: 1.随机数如何获得 2.如何确定随机值的大小是我们所需要的 answers: 1.目前可以通过获取系统时间的毫秒数来得到,毕竟毫秒数还是变化比较快的 可以看到这个速度还是变化很快的,拿来做随机还是很好的一个选择 2.比如我们需要拿到1到39的随机数,应该怎么呢?得到的毫秒数除以39?但这样获得的数字一定不在1到39内. 但我们可以通过取余数的方法得到. #!/bin/bash num=$(date +%N); a=`expr $num % 39 ` echo $a 这样我们…

多线程读取数据的机制 tf中多线程读取数据跟常规的python多线程思路一致,是基于Queue的多线程编程. 主线程读取数据,然后计算,在读数据这部分有两个线程,一个线程读取文件名,生成文件名队列,另一个线程从文件名队列中获取文件名,并读取相应文件,生成数据队列. 图示如下 tensorflow 在队列中加入“结束”标记符,当读取线程检测到该标记符时,会抛出异常OutOfRange,后续代码会捕捉该异常,从而结束线程. 读取文件的相应函数 tf.train.string_input_produc…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明: 产生截断正态分布随机数,取值范围为 [ mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev ]. 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 shape 是 1 维整形张量或 array 输出张量的维度 mean 否 0 维张量或数值 均值 stddev…

xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” .这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同. 参数: uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化. seed: 可以认为是用来生成随机数的seed dtype: 只支持浮点数. 返回值: 初始化权重矩阵       转载: https://blog.csdn.net/yinr…