Функция random.normal

Функция random.normal генерирует тензор случайных чисел, распределенных по нормальному закону (распределению Гаусса). Первым параметром передается форма тензора shape, вторым - среднее значение mean, третьим - стандартное отклонение stddev. Также можно указать тип данных dtype и зерно генератора seed. Функция возвращает тензор указанной формы, заполненный случайными значениями из нормального распределения.

Синтаксис

tf.random.normal(shape, [mean], [stddev], [dtype], [seed])

Пример

Давайте сгенерируем тензор формы 3 случайных чисел из стандартного нормального распределения:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)
t = tf.random.normal([3])
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1.5110626 0.5404411 1.2674524], shape=(3,), dtype=float32)

Пример

Давайте сгенерируем тензор формы 2 на 3 с средним 5 и стандартным отклонением 2:

<+python+> import tensorflow as tf tf.random.set_seed(0) t = tf.random.normal([2, 3], mean=5, stddev=2) print(t) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[ 8.022125   6.080882   7.534905 ]
 [ 4.445606   6.121989   9.270852 ]], shape=(2, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте сгенерируем тензор с типом данных float64:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)
t = tf.random.normal([3], dtype=tf.float64)
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1.5110626 0.5404411 1.2674524], shape=(3,), dtype=float64)

Смотрите также

функцию uniform,
которая генерирует равномерное распределение
функцию truncated_normal,
которая генерирует усеченное нормальное распределение
функцию stateless_normal,
которая генерирует нормальное распределение без состояния
функцию set_seed,
которая устанавливает зерно генератора случайных чисел