随机数生成函数
tf.random_normal
tf.truncated_normal
tf.random_uniform
tf.random_gamma
tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
这几个都是用于生成随机数tensor的。尺寸是shape
random_normal: 正太分布随机数，均值mean,标准差stddev
truncated_normal:截断正态分布随机数，均值mean,标准差stddev,不过只保留[mean-2*stddev,mean+2*stddev]范围内的随机数
random_uniform:均匀分布随机数，范围为[minval,maxval]
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.random_normal(shape=[1,5],mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
print(sess.run(x))
#===>[[-0.36128798 0.58550537 -0.88363433 -0.2677258 1.05080092]]
常数生成函数
tf.ones | tf.zeros
tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)
tf.zeros([2, 3], int32)
用法类似，都是产生尺寸为shape的张量(tensor)
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.ones([2, 3], int32)
print(sess.run(x))
#[[1 1 1],
# [1 1 1]]
1
2
3
4
5
tf.ones_like | tf.zeros_like
tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None)
tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None)
新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，其所有元素为1和0
tensor=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
x = tf.ones_like(tensor)
print(sess.run(x))
#[[1 1 1],
# [1 1 1]]
1
2
3
4
5
tf.fill
tf.fill(shape,value,name=None)
创建一个形状大小为shape的tensor，其初始值为value
print(sess.run(tf.fill([2,3],2)))
#[[2 2 2],
# [2 2 2]]
1
2
3
tf.constant
tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’)
创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。
如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。
如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时，先将value中的值逐个存入。不够的部分，则全部存入value的最后一个值。
a = tf.constant(2,shape=[2])
b = tf.constant(2,shape=[2,2])
c = tf.constant([1,2,3],shape=[6])
d = tf.constant([1,2,3],shape=[3,2])
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(a))
#[2 2]
print(sess.run(b))
#[[2 2]
# [2 2]]
print(sess.run(c))
#[1 2 3 3 3 3]
print(sess.run(d))
#[[1 2]
# [3 3]
# [3 3]]