TensorFlow函数教程:tf.keras.backend.random_normal_variable
2019-03-21 17:42 更新
tf.keras.backend.random_normal_variable函数
tf.keras.backend.random_normal_variable(
shape,
mean,
scale,
dtype=None,
name=None,
seed=None
)
定义在:tensorflow/python/keras/backend.py。
使用从正态分布中提取的值实例化变量。
参数:
- shape:整数元组,返回Keras变量的shape。
- mean:Float,正态分布的平均值。
- scale:Float,正态分布的标准差。
- dtype:String,返回的Keras变量的dtype。
- name:String,返回的Keras变量的名称。
- seed:整数,随机种子。
返回:
返回一个Keras变量,以抽取的样本填充。
示例:
# TensorFlow 示例
>>> kvar = K.random_normal_variable((2,3), 0, 1)
>>> kvar
<tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x10ab12dd0>
>>> K.eval(kvar)
array([[ 1.19591331, 0.68685907, -0.63814116],
[ 0.92629528, 0.28055015, 1.70484698]], dtype=float32)