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TF random_normal和Python random.normal的用法

先看TF
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

再看NP
np.random.normal()给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场).
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

所谓正态分布==高斯分布,所以二者一回事
mean==loc==均值(或称期待值)
stddev==scale==标准差
shape==size==输出形状,二者在处理这个参数时候(a,b)==[a,b],其中,np的normal对参数格式要求更灵活一些。
比如创建随机数的一行两列数组:
np.random.normal([2])==np.random.normal((2))==np.random.normal(0,1,2)注意最后一种用法必须带上前面两个参数,否则传递参数时候会把2当作均值传递
而tf的random_normal对shape的要求不能是数字,必须为[]或()格式

再探究一下形状参数的规律,看下面代码
a=np.random.normal(0,1,(2,1))
b=np.random.normal(0,1,(1,2))
c=np.random.normal(0,1,(2))
print(a)
print(a.shape)
print(b)
print(b.shape)
print(c)
print(c.shape)
程序输出如下
[[ 1.11843359]
 [-0.69801129]]
(2, 1)
[[-0.87110089 -0.46089345]]
(1, 2)
[ 0.88227522 -0.26728542]
(2,)

a,b是二维的矩阵,c是一维的矩阵(严格说一维的不是矩阵)



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函数:tf.slice(inputs, begin, size, name) 作用:从列表、数组、张量等对象中抽取一部分数据 begin和size是两个多维列表,他们共同决定了要抽取的数据的开始和结束位置 begin表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取 ,begin基于下标0开始 size表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数 若begin[]或size[]中出现-1,表示抽取对应维度上的所有元素 测试:如下是一个三维Tensor数据表 import tensorflow as tf import numpy as np #这个代码演示测试tf.slice函数 t=[[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]],[[5,5,5],[6,6,6]]] s1=tf.slice(t,[1,0,0],[1,1,3]) #begin=[1,0,0],表明从第1维的[0,0]开始切片,也就是从[3,3,3]开始 #size=[1,1,3]表明切片后是1维,切片的尺寸为1行3列。 s2=tf.slice(t,[0,1,1],[2,1,1]) #begin=[0,1,1],表明从第0维的[1,1]开始切片,也就是从[2,2,2]的第二个2开始 #size=[2,1,1]表明切片后是2维,切片的尺寸为1行1列。 sess=tf.Session() print(sess.run(s1)) #输出结果为 [[[3 3 3]]] ,一行三列 print(sess.run(s2)) #输出结果: [[[2]] [[4]]] #测试维度: print(sess.run(s1).shape) print(sess.run(s2).shape) #结果如下 (1, 1, 3) (2, 1, 1) 下面的立体图说明切片的实际方法: (size的大小不能大于切片刀下方表格数据的尺寸,维度数不能大于被切片数据的维度) 以s2为例

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