AI学习之路（11）: 创建随机张量1

由于在测试的过程中，经常要产生一些不同分布的随机数，比如初始化待定的变量。又或者一些训练数据。因此来学习一些随机数的产生。

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

从正态分布创建随机张量。

参数:

shape: 一维整数张量或者Python数组

mean: 常数，表示正态分布的系数。

stddev: 常数，表示正态分布绝对偏差。

dtype: 输出张量的类型。

seed: Python整数，用来产生随机的种子。

name: 张量的名称。

返回值:

使用随机数据填充指定行列的张量。

 

例子：

#python 3.5.3  蔡军生  #http://edu.csdn.net/course/detail/2592  #import tensorflow as tfimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#绘制直方图def drawHist(heights):    #创建直方图    #第一个参数为待绘制的定量数据，不同于定性数据，这里并没有事先进行频数统计    #第二个参数为划分的区间个数    plt.hist(heights, 100)    plt.xlabel('Value')    plt.ylabel('Frequency')    plt.title('Test')    plt.show()    #创建张量常量x = tf.random_normal(shape=[20000],mean=0.0, stddev=1.0,dtype=tf.float32)#显示它的值init_op = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:    sess.run(init_op)    print(x.eval())    drawHist(x.eval())

输出结果：

1. C++标准模板库从入门到精通 

http://edu.csdn.net/course/detail/3324

2.跟老菜鸟学C++

http://edu.csdn.net/course/detail/2901

3. 跟老菜鸟学python

http://edu.csdn.net/course/detail/2592

4. 在VC2015里学会使用tinyxml库

http://edu.csdn.net/course/detail/2590

5. 在Windows下SVN的版本管理与实战 

 http://edu.csdn.net/course/detail/2579

6.Visual Studio 2015开发C++程序的基本使用 

http://edu.csdn.net/course/detail/2570

7.在VC2015里使用protobuf协议

http://edu.csdn.net/course/detail/2582

8.在VC2015里学会使用MySQL数据库

http://edu.csdn.net/course/detail/2672