theano生成随机数

代码：

from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams

from theano import function

srng = RandomStreams(seed = 234)

rv_v = srng.uniform((2,2))

rv_n = srng.normal((2,2))

f = function([], rv_v)

g = function([], rv_n, no_default_updates= True)

nearly_zeros  = function([], rv_v +rv_v - 2*rv_v )

笔记：

    步骤：

引入随机流类 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams    

实例化随机流，srng = RandomStreams(seed = 234)

创建随机生成数字公式 rv_v = srng.uniform((2,2))

函数调用公式f = function([], rv_v)

    备注：

uniform为生成均匀分布随机数，normal生成正太分布随机数，这两个函数传进参数(n,n)返回一个n行n列的矩阵

function中no_default_updates=True参数可使该函数每次被调用时生成的随机数一样

随机数生成公式在一个函数调用中会生成同一个随机数，不管这个公式在该函数中调用多少次，即nearly_zeros()函数返回的值全都是0