TensorFlow常量&随机量&变量

一、 tf.constant()  ---  常量

constant(    value,    dtype=None,    shape=None,    name='Const',    verify_shape=False)

  使用例子：

  1.  tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])  =>  [1, 2, 3, 4, 5]

  2.  tf.constant(1.0, shape=[2, 3])  =>  [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]

二、tf.random_normal()  ---  正太分布随机生成

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

  使用例子:

  1. tf.random_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1)

N(μ，σ^2)：mean 对应期望μ，stddev 对应方差σ^2

三、tf.truncated_normal()  ---  正太分布(若随机值超过2个标准差，则重新随机赋值)

四、tf.random_uniform  ---  平均分布

random_uniform(    shape,    minval=0,    maxval=None,    dtype=tf.float32,    seed=None,    name=None)

五、变量管理