[tensorflow] 常用函数整理

1.tf.random_normal()
原型:random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
功能:产生一组符合正态分布的随机数据
参数:
shape: 一维的张量,也是输出的张量
mean: 正态分布的平均值
stddev: 正态分布的标准差
dtype: 输出的类型
seed: 随机数种子,一个整数,设置之后,每次生成的随机数都一样。让生成的随机数可控
name: 操作的名字

2.tf.truncated_normal()
原型:truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
功能: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:含义同tf.random_normal()

示例代码:

import tensorflow as tf

#  返回普通的正态分布随机值
a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2]))

# 指定返回的正态分布随机数只能是在[-1,1]的范围内取值
b = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,5],stddev=0.5))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(a))

print ('\n')
num=0
with tf.Session() as sess:
  while (num<5):
    # init如果放在while语句前面,循环中每次生成的随机数都一样
    sess.run(init)
    result_arr=sess.run(b)
    print(result_arr)
    num+=1

输出结果:

[[ 0.96797645 -0.22378281]
 [ 0.48484442 -1.3870438 ]]


[[ 0.4379561   0.3316845   0.13594626  0.17255506 -0.16520476]]
[[-0.03571    -0.07148687 -0.33317718  0.39912027  0.5691518 ]]
[[ 0.81705946 -0.28892836 -0.27838987 -0.07629658  0.97369707]]
[[ 0.5421042  -0.45518216  0.2038535  -0.3036928   0.0122734 ]]
[[-0.07813777  0.01990178  0.8251432   0.59219587  0.7987216 ]]

3.tf.nn.bias_add()
原型:bias_add(value, bias, data_format=None, name=None)
功能:将bias表示的偏移量加到value上,返回一个与value相同的张量。该函数大致与tf.add()功能相同,只是tf.add()支持bias的维度与value的最后一维不同。
参数:
value: 一个张量,数据类型必需属于这个范围:`float`, `double`, `int64`, `int32`, `uint8`,`int16`, `int8`, `complex64`, or `complex128`
bias: 一个一维张量,其数据维度必须与value的最后一个维度相同,数据类型必须与value相同

示例代码:

import tensorflow as tf

a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)
b=tf.constant([1,-1],dtype=tf.float32)
c=tf.constant([1],dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
    print('tf.nn.bias_add:')
    print(sess.run(tf.nn.bias_add(a, b)))
    # 执行下面语句错误
    # print(sess.run(tf.nn.bias_add(a, c)))

    print('\ntf.add:')
    print(sess.run(tf.add(a, c)))

输出结果:

tf.nn.bias_add:
[[2. 0.]
 [3. 1.]
 [4. 2.]]

tf.add:
[[2. 2.]
 [3. 3.]
 [4. 4.]]

 

 

 

 

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