tensorflow的函数

2 tf.reshape(tensor, shape, name=None) 
函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。 
其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）

例子：

1 tf.truncated_normal()：

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

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Outputs random values from a truncated normal distribution.

从一个正态分布片段中输出随机数值

The generated values follow a normal distribution with specified mean and standard deviation, except that values whose magnitude is more than 2 standard deviations from the mean are dropped and re-picked.

生成的值会遵循一个指定了平均值和标准差的正态分布，只保留两个标准差以内的值，超出的值会被弃掉重新生成。

Args:
shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
mean: A 0-D Tensor or Python value of typedtype. The mean of the truncated normal distribution.
stddev: A 0-D Tensor or Python value of typedtype. The standard deviation of the truncated normal distribution.
dtype: The type of the output.
seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution. Seeset_random_seedfor behavior.
name: A name for the operation (optional).

参数：
shape: 一个一维整数张量 或 一个Python数组。 这个值决定输出张量的形状。
mean: 一个零维张量或 类型属于dtype的Python值. 这个值决定正态分布片段的平均值
stddev: 一个零维张量或 类型属于dtype的Python值. 这个值决定正态分布片段的标准差。
dtype: 输出的类型.
seed: 一个Python整数. 被用来为正态分布创建一个随机种子. 详情可见set_random_seedfor behavior.
name: 操作的名字 (可选参数).

Returns:
A tensor of the specified shape filled with random truncated normal values.

一个指定形状并用正态分布片段的随机值填充的张量