从截断的正态分布中输出随机值。
用法
tf.random.truncated_normal(
shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)参数
-
shape一维整数张量或 Python 数组。输出张量的形状。 -
meandtype类型的 0-D 张量或 Python 值。截断正态分布的平均值。 -
stddevdtype类型的 0-D 张量或 Python 值。截断前正态分布的标准差。 -
dtype输出的类型。仅限于浮点类型：tf.half、tf.float、tf.double等。 -
seed一个 Python 整数。用于为分发创建随机种子。有关详细信息，请参阅tf.random.set_seed。 -
name操作的名称(可选)。
返回
- 用随机截断的正常值填充的指定形状的张量。
这些值是从具有指定均值和标准偏差的正态分布中提取的，丢弃并重新提取与均值相差超过两个标准偏差的任何样本。
例子：
tf.random.truncated_normal(shape=[2])
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([..., ...], dtype=float32)>tf.random.truncated_normal(shape=[2], mean=3, stddev=1, dtype=tf.float32)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([..., ...], dtype=float32)>相关用法
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.random.truncated_normal。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。