[TensorFlow] demo1 tf.random_uniform 函数

tensorflow/tensorflow/python/ops的 random_ops.py 文件有定义

# pylint: disable=protected-accessdef random_normal(shape,                  mean=0.0,                  stddev=1.0,                  dtype=dtypes.float32,                  seed=None,                  name=None):  """Outputs random values from a normal distribution.  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 type `dtype`. The mean of the normal      distribution.    stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation      of the normal distribution.    dtype: The type of the output.    seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.      See      @{tf.set_random_seed}      for behavior.    name: A name for the operation (optional).  Returns:    A tensor of the specified shape filled with random normal values.  """  with ops.name_scope(name, "random_normal", [shape, mean, stddev]) as name:    shape_tensor = _ShapeTensor(shape)    mean_tensor = ops.convert_to_tensor(mean, dtype=dtype, name="mean")    stddev_tensor = ops.convert_to_tensor(stddev, dtype=dtype, name="stddev")    seed1, seed2 = random_seed.get_seed(seed)    rnd = gen_random_ops._random_standard_normal(        shape_tensor, dtype, seed=seed1, seed2=seed2)    mul = rnd * stddev_tensor    value = math_ops.add(mul, mean_tensor, name=name)    return value

可以看出，api r1.3(官网)和api r1.4(github)上的说明是有不同的。函数名一样，但是我们需要知道传入的参数的不同。

在api r1.3中

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

参数：
shape：一维整数张量或Python数组。 输出张量的形状。
minval：dtype类型的0-D张量或Python值。 生成的随机值范围的下限。 默认为0。
maxval：类型为dtype的0-D张量或Python值。 要生成的随机值范围的上限。 如果dtype是浮点，则默认为1。
dtype：输出的类型：“float16，float32，float64，int32或orint64”。
seed：一个Python整数。 用于为分发创建一个随机种子。 有关行为，请参阅tf.set_random_seed。
name：操作的名称（可选）。

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在api1.4中

参数：

def random_normal(shape,

                  mean=0.0,
                  stddev=1.0,
                  dtype=dtypes.float32,
                  seed=None,
                  name=None):

shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
    mean: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The mean of the normal
      distribution.
    stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation
      of the normal distribution.
    dtype: The type of the output.
    seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.
      See
      @{tf.set_random_seed}
      for behavior.
    name: A name for the operation (optional).