tf.random函数

tf.random_normal:从正太分布中输出随机函数

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。是随机种子。
name： 操作的名称(可选)

tf.random_unifrom:从均匀分布中返回随机值


random_uniform(shape,# 生成的张量的形状minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None#返回值的范围默认是0到1的左闭右开区间，即[0，1)。minval为指定最小边界，默认为1。maxval为指定的最大边界，如果是数据浮点型则默认为1，如果数据为整形则必须指定

tf.turncated_normal:截断的正态分布函数，生成的值遵循一个正态分布，但不会大于平均值的两个标准差

truncated_normal(shape,#一个一维整数张量或Python数组。代表张量的形状。mean=0.0,#数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的均值。stddev=1.0,#数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差dtype=tf.float32,#输出的数据类型。seed=None,#一个Python整数。是随机种子。name=None#操作的名称(可选)
)

tf.random_shuffle:沿着第一个维度，随机打乱

random_shuffle(value,# 要被洗牌的张量seed=None,name=None
)

[[1, 2],       [[5, 6],[3, 4],  ==>   [1, 2],[5, 6]]        [3, 4]]

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