Функция random.truncated_normal
Функция random.truncated_normal генерирует тензор случайных чисел
из нормального распределения, значения которого ограничены
двумя стандартными отклонениями от среднего.
Первым параметром передается форма тензора shape.
Вторым параметром можно передать среднее значение mean,
третьим - стандартное отклонение stddev.
Также можно указать тип данных dtype и зерно генератора seed.
Синтаксис
tf.random.truncated_normal(shape, [mean], [stddev], [dtype], [seed], [name])
Пример
Давайте сгенерируем тензор формы 2 на 3
со средним 0 и стандартным отклонением 1:
<+python+>
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
t = tf.random.truncated_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0)
print(t)
<-python+>
Результат выполнения кода:
<+python+>
tf.Tensor(
[[-0.42848244 0.4429705 1.3070735 ]
[ 0.33187473 -0.4667688 -0.81713426]], shape=(2, 3), dtype=float32)
<-python+>
Пример
Давайте сгенерируем тензор с пользовательским средним
5 и стандартным отклонением 2:
<+python+>
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
t = tf.random.truncated_normal([3], mean=5.0, stddev=2.0)
print(t)
<-python+>
Результат выполнения кода:
<+python+>
tf.Tensor([4.143035 5.885941 7.614147], shape=(3,), dtype=float32)
<-python+>
Пример
Давайте сгенерируем тензор с типом данных float64:
<+python+>
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
t = tf.random.truncated_normal([2, 2], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float64)
print(t)
<-python+>
Результат выполнения кода:
<+python+>
tf.Tensor(
[[-0.42848244 0.4429705 ]
[ 1.3070735 0.33187473]], shape=(2, 2), dtype=float64)
<-python+>
Смотрите также
-
функцию
normal,
которая генерирует тензор из нормального распределения -
функцию
uniform,
которая генерирует тензор из равномерного распределения -
функцию
stateless_normal,
которая генерирует нормальное распределение без состояния -
функцию
set_seed,
которая устанавливает зерно генератора случайных чисел
