Python tf.random.uniform用法及代码示例

从均匀分布中输出随机值。

用法

tf.random.uniform(
    shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)

生成的值遵循 [minval, maxval) 范围内的均匀分布。下限 minval 包含在范围内，而上限 maxval 不包括在内。

对于浮点数，默认范围是 [0, 1) 。对于整数，至少必须明确指定maxval。

在整数情况下，随机整数略有偏差，除非 maxval - minval 是 2 的精确幂。对于明显小于输出范围(2**32 或 2**64)的 maxval - minval 的值，偏差很小。

例子：

tf.random.uniform(shape=[2])
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([..., ...], dtype=float32)>
tf.random.uniform(shape=[], minval=-1., maxval=0.)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=float32, numpy=-...>
tf.random.uniform(shape=[], minval=5, maxval=10, dtype=tf.int64)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=int64, numpy=...>

seed 参数在多个调用中产生一个确定的张量序列。要重复该序列，请使用 tf.random.set_seed ：

tf.random.set_seed(5)
tf.random.uniform(shape=[], maxval=3, dtype=tf.int32, seed=10)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=int32, numpy=2>
tf.random.uniform(shape=[], maxval=3, dtype=tf.int32, seed=10)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=int32, numpy=0>
tf.random.set_seed(5)
tf.random.uniform(shape=[], maxval=3, dtype=tf.int32, seed=10)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=int32, numpy=2>
tf.random.uniform(shape=[], maxval=3, dtype=tf.int32, seed=10)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=int32, numpy=0>

如果没有 tf.random.set_seed 但指定了 seed 参数，对函数图或先前执行的操作的微小更改将更改返回值。有关详细信息，请参阅tf.random.set_seed。