TensorFlow学习笔记（5）----TF生成数据的方法

正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下

1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值

TF的变量有个initialized_value()属性，就是初始化的值，使用方法如下：

2）生成tensor的一些方法

生成tensor：

tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)

tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')

tf.fill(dims, value, name=None)

tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)

tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)

生成序列

tf.range(start, limit, delta=1, name='range')

tf.linspace(start, stop, num, name=None)

生成随机数

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

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

tf.random_uniform(shape, minval=0.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)

效果程序：