tf.random_normal函数

tf.random_normal()函数用于从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。

主要参数

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

参数	含义
shape:	输出张量的形状，必选
mean:	正态分布的均值，默认为0
stddev:	正态分布的标准差，默认为1.0
dtype:	输出的类型，默认为tf.float32
seed:	随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
name:	操作的名称

import tensorflow as tf
norm = tf.random_normal([100]) #生成100个随机数
with tf.Session() as sess:
    norm_data=norm.eval()
print(norm_data[:10])

[-2.1284895  -0.4170771  -0.8462604   2.8098361   0.06967747  1.3854322
 -1.4105673   0.93468976 -0.40508598 -0.3559054 ]

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(norm_data)
plt.show()

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