本文介绍了tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法，分享给大家，具体如下：

tf.truncated_normal

从截断的正态分布中输出随机值。

生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。

在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。

横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。

横轴区间（μ-3σ，μ+3σ）内的面积为99.730020%。

X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。

在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。

参数:

shape: 一维的张量，也是输出的张量。
mean: 正态分布的均值。
stddev: 正态分布的标准差。
dtype: 输出的类型。
seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。
name: 操作的名字。

import tensorflow as tf; 
import numpy as np; 
import matplotlib.pyplot as plt; 
 
c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) 
 
with tf.Session() as sess: 
  print sess.run(c) 

输出：

[[ 1.95758033 -0.68666345 -1.83860338 0.78213859 -1.08119416 -1.44530308
0.38035342 0.57904619 -0.57145643 -1.22899497]
[-0.75853795 0.48202974 1.03464043 1.19210851 -0.15739718 0.8506189
1.18259966 -0.99061841 -0.51968449 1.38996458]
[ 1.05636907 -0.02668529 0.64182931 0.4110294 -0.4978295 -0.64912242
1.27779591 -0.01533993 0.47417602 -1.28639436]
[-1.65927458 -0.364887 -0.45535028 0.078814 -0.30295736 1.91779387
-0.66928798 -0.14847915 0.91875714 0.61889237]
[-0.01308221 -0.38468206 1.34700036 0.64531708 1.15899456 1.09932268
1.22457981 -1.1610316 0.59036094 -1.97302651]
[-0.24886213 0.82857937 0.09046989 0.39251322 0.21155456 -0.27749416
0.18883201 0.08812679 -0.32917103 0.20547724]
[ 0.05388507 0.45474565 0.23398806 1.32670367 -0.01957406 0.52013856
-1.13907862 -1.71957874 0.75772947 -1.01719368]
[ 0.27155915 0.05900437 0.81448066 -0.37997526 -0.62020499 -0.88820189
1.53407145 -0.01600445 -0.4236775 -1.68852305]
[ 0.78942037 -1.32458341 -0.91667277 -0.00963761 0.76824385 -0.5405798
-0.73307443 -1.19854116 -0.66179073 0.26329204]
[ 0.59473759 -0.37507254 -1.21623695 -1.30528259 1.18013096 -1.32077384
-0.59241474 -0.28063133 0.12341146 0.48480138]]

tf.random_normal

从正态分布中输出随机值。

参数:

1. shape: 一维的张量，也是输出的张量。
2. mean: 正态分布的均值。
3. stddev: 正态分布的标准差。
4. dtype: 输出的类型。
5. seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。
6. name: 操作的名字。
   

代码

a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1))
b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2))
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  print(sess.run(a))
  print(sess.run(b))

输出：

[[-0.81131822  1.48459876]
 [ 0.06532937 -2.44270396]]
[[-0.85811085 -0.19662298]
 [ 0.13895047 -1.22127688]]

指定seed之后，a的值不变，b的值也不变。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。