tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明： 产生截断正态分布随机数，取值范围为 [ mean - 2 * stdde
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2018-08-23 09:58:00
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tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。
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2018-05-23 19:09:00
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的作用都是从给定均值和方差的正态分布中输出变量。两者的区别在于tf.truncated_normal 截取的是两个标准差以内的部分，换句话说就是截取随机变量更接近于均值。 The generat...
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2021-12-30 10:42:06
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的作用都是从给定均值和方差的正态分布中输出变量。两者的区别在于tf.truncated_normal 截取的是两个标准差以内的部分，换句话说就是截取随机变量更接近于均值。 The generat...
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2022-02-21 09:26:59
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【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1
原创
2022-02-22 15:10:45
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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。参数：mean：一个python标量或一个标量张量。要生成的随机值的均值。 stddev：一个python标量或一个标量张量。要生成的随机值的标准偏差。 seed：一个Python整数。用于创建随机种子。查看 tf.set_random_seed 行为。...
原创
2021-08-13 09:52:43
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____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值。 . [python] view plain copy <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.floa
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2018-06-27 16:08:00
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tf.random.truncated_normal()-截断正态分布 一、总结 一句话总结： sigmoid激活函数，用截断的正态分布更好，因为这样就不会有两侧的梯度消失的情况 二、tf.random.truncated 转自或参考：tf.random.truncatedhttps://blog.
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2020-08-02 09:28:00
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欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】在读In...
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2019-03-25 11:18:00
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作用举例说明a = lambda x:x*xprint(a(2))输出为4，等价于函数def a(x): return x...
原创
2023-06-14 17:54:49
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tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般...
原创
2021-07-12 11:48:00
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Truncated normal distribution - WikipediaNormal Distribution 称为正态分布，也称为高斯分布，Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布，也有称为截尾正态分布。截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种，那么截断分布是什么？截断分布是指，限制变量x 取值范围(scope
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2017-03-12 17:44:00
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链接：https://blog..net/zhangdongren/article/details/83344048 区别如下： tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None
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2019-11-10 08:56:00
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tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
shape: 输出张量的形状，必选
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为
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2018-01-11 21:43:00
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tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状，必选 mean: 正态分布的均值，默认为0 stddev: 正态分布的标准差，...
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2022-03-16 15:08:40
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Class random_normal_initializer.Initializer that generates tensors with a normal distribution.Inherits From: InitializerAliases:Class tf.compat.v1.initializers.random_normal Class tf.compat.v1....
原创
2021-08-13 09:50:23
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tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状，必选 mean: 正态分布的均值，默认为0 stddev: 正态分布的标准差，...
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2021-06-11 14:31:50
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tf.random_normal_initializer 函数random_normal_initializer 类继承自：Initializer别名：类tf.initializers.random_normal 类tf.keras.initializers.RandomNormal 类tf.random_normal_initializer定义在：tensorflow/python/ops/init_ops.py.请参阅指南：变量>共享变量用正态分布产生张量的...
原创
2021-08-12 22:36:13
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想要设定学号为主键，保存时报错。删除表中所有数据后在添加主键。原始在于表中残存有数据。
原创
2022-12-27 12:41:42
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上传图片->生成缩略图..
出现Bug:
p_w_picpath file is truncated
原因:
PIL读取了未上传完的图片..
改之前:
 
原创
2010-05-07 10:45:48
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