import tensorflow as tf#發(fā)起會(huì)話 sess = tf.Session() #兩行都可以執(zhí)行 具體意思見(jiàn)下方注釋 A = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3],0,1,dtype=tf.float32,seed=3)) #A = tf.Variable(tf.random_uniform([3,4], 1, 10)) #變量初始化 sess.run(A.initializer) #輸出 print(sess.run(A))

[[-0.85811085 -0.19662298 ?0.13895045]
?[-1.22127676 -0.20793143 -1.77827966]]

#tf.truncated_normal(shape變量形狀比如幾乘幾的矩陣, mean=0.0均值即或期望, stddev=1.0標(biāo)準(zhǔn)差,?
# dtype=tf.float32數(shù)值類(lèi)型, seed=個(gè)人理解線性同余數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的種子，, name=None個(gè)人認(rèn)為這句話沒(méi)有意義)
# 返回一個(gè)tensor其中的元素服從截?cái)嗾龖B(tài)分布


#11、tf.random_uniform(shape變量形狀比如幾乘幾的矩陣,minval=0最小值,maxval=None最大值,
#dtype=tf.float32數(shù)值類(lèi)型,seed=None個(gè)人理解線性同余數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的種子,name=None個(gè)人認(rèn)為這句話沒(méi)有意義)
#返回一個(gè)形狀為shape的tensor，其中的元素服從minval和maxval之間的均勻分【minval，maxval】

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow 入门经典实例的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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