tensorflow随机数生成函数，常数生成函数

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1，tf.random_normal

tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
random_normal: 正态分布随机数，均值mean,标准差stddev

random_normal

2，tf.truncated_normal

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
truncated_normal:截断正态分布随机数，均值mean,标准差stddev,不过只保留[mean-2stddev,mean+2stddev]范围内的随机数

truncated_normal

3，tf.random_uniform

tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
random_uniform:均匀分布随机数，范围为[minval,maxval]

random_uniform

4，tf.random_shuffle

tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None)
沿着value的第一维进行随机重新排列

TensorFlow 随机数生成函数

函数名称	随机数分布	主要参数
tf.random_normal	正太分布	平均值、标准差、取值类型
tf.truncated_normal	正太分布,但如果随机出来的值离平均值超过2个标准差，那么这个数将会被重新随机	平均值、标准差、取值类型
tf.random_uniform	平均分布	最小、最大取值、取值类型
tf.random_gramma	Gramma分布	形状参数alpha、尺度参数beta、取值类型

TensorFlow 常数生成函数

函数名称	功能	样例
tf.zeros	产生全0的数组	tf.zeros([2,3],int32)->[[0,0,0],[0,0,0]]
tf.ones	产生全1的数组	tf.ones([2,3],int32)->[[1,1,1],[1,1,1]]
tf.fill	产生一个全部为给定数字的数组	tf.fill([2,3],9)->[[9,9,9],[9,9,9]]
tf.constant	产生一个给定值的常量	tf.constant([1,2,3])->[1,2,3]