TensorFlow函数教程:tf.keras.backend.random_normal_variable

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2019-03-19

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)


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