_tf.random_normal用法 😊
发布时间：2025-03-23 13:29:36来源：
在TensorFlow中，`tf.random_normal` 是一个非常实用的函数，主要用于生成符合正态分布（Normal Distribution）的随机数。它常常被用于初始化神经网络的权重或其他需要随机值的场景。简单来说，这个函数可以帮我们创建一个张量（Tensor），其中每个元素都遵循均值为 `mean`、标准差为 `stddev` 的正态分布。
使用时，你需要指定生成随机数的数量和形状，比如 `[3, 3]` 表示一个 3x3 的矩阵。此外，还可以设置种子值（seed），确保结果可复现。例如：
```python
import tensorflow as tf
random_tensor = tf.random.normal([3, 3], mean=0.0, stddev=1.0, seed=42)
```
运行这段代码后，你将得到一个包含随机数的张量，这些数围绕着 `mean=0.0` 分布，且标准差为 `1.0`。通过这种方式，你可以轻松地为模型训练准备合适的初始参数，让模型学习更加高效！🌟
总之，`tf.random_normal` 是深度学习开发中的得力助手，让你的模型更智能、更强大！💪
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