一、概述tf的公共API。随机名称空间。1、模块experimental 模块:用于tf.random的公共API。实验名称空间。2、函数all_candidate_sampler(...): 生成所有类的集合。 categorical(...): 从分类分布中抽取样本。 fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布...
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2021-08-13 09:41:07
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random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)从均匀分布中输出随机值。生成的值在该[minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除在外。对于浮点数,默...
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2021-08-13 09:46:14
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用于产生随机数。tf.random_uniform((6, 6), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32)))返回6*6的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。import tensorflow as tfwith tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.random_unifor...
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2021-08-13 09:46:52
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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_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....
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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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random_shuffle( value, seed=None, name=None)定义在：tensorflow/python/ops/random_ops.py.请参阅指南：生成常量,序列和随机值>随机张量随机地将张量沿其第一维度打乱.张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一个 output[i].例如,一个 3x2 张量可能出现的映射是：[[1, 2], [[5, 6], [3, 4], ==>.
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2021-08-13 09:37:25
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设置图级随机seed。依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取：图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。其与操作级seed的相互作用如下：如果没有设置图形级别和操作seed，则使用随机seed进行操作。 如果设置了图级seed，但操作seed没有设置：系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed，以便获得唯一的随机序列。 如果没有设置图级seed，但是设置了操作se...
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2021-08-13 09:50:28
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目录1、__init__2、__call__3、from_config4、get_config生成均匀分布张量初始化器的类。1、__init____init__( minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.dtypes.float32)参数：minval: python标量或标量张...
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2021-08-13 09:55:14
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tf.multinomial()/tf.random.categorical()用法解析首先说一下，tf.multinomial()在tens
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2022-09-15 11:08:51
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tf.random_uniform((4, 4), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32)))返回4*4的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。 例如： 输出： [[ 0.23706067 0.42579055 0.144612 0.1
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2018-06-27 14:27:00
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tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None) 函数就
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2023-06-15 11:12:11
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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--
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2022-02-22 15:09:49
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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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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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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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TensorFlow应用——tf.set_random_seed 的用法。
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2022-01-05 17:52:18
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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...
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2021-08-12 22:36:13
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