一、函數介紹

函數原型： numpy.random.uniform(low,high,size)

功能：從一個均勻分布[low,high)中隨機采樣，注意定義域是左閉右開，即包含low，不包含high.

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

參數解釋：

• shape： 張量形狀
• minval： 隨機值范圍下限，默認0
• maxval: ? 隨機值范圍上限（若薇浮點數，則默認為1)
• dtype： ? 輸出的類型：float16、float32、float64、int32、orint64
• seed： ? ?整數作為隨機數種子
• name： ?操作的名稱(可選)

二、舉例

代碼：

# -------創建詞匯查找表--------- vocab = ["<1H OCEAN", "INLAND", "NEAR OCEAN", "NEAR BAY", "ISLAND"] indices = tf.range(len(vocab),dtype=tf.int64) # 創建索引張量 table_init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(vocab, indices) # 查找表初始化程序 num_oov_buckets = 2 # 詞匯表外的捅的大小（分配給未知單詞，如果太小則會出現重復） table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(table_init, num_oov_buckets) # 創建查找表embedding_dim = 2 embed_init = tf.random.uniform([len(vocab) + num_oov_buckets, embedding_dim]) # 生成7*2的張量 embedding_matrix = tf.Variable(embed_init) print(embedding_matrix)

輸出：

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(7, 2) dtype=float32, numpy= array([[0.542737 , 0.8715787 ],[0.67160535, 0.14418924],[0.454713 , 0.17986405],[0.96360207, 0.4519266 ],[0.8082293 , 0.6823478 ],[0.33527482, 0.545668 ],[0.48199546, 0.8183578 ]], dtype=float32)>

總結

以上是生活随笔為你收集整理的random.uniform()详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。