tf.truncated_normal与tf.random_n

1）def   truncated_normal(  shape,

                                          mean=0.0,

                                          stddev=1.0,

                                          dtype=dtypes.float32,

                                          seed=None,

                                          name=None):

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。

在正态分布的曲线中，

横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。

横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。

横轴区间（μ-3σ，μ+3σ）内的面积为99.730020%。

X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。

在truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。

参数:

shape: 一维的张量，也是输出的张量。

mean: 正态分布的均值。

stddev: 正态分布的标准差。

dtype: 输出的类型。

seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。

name: 操作的名字。

2）random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

从正态分布中输出随机值。

参数:

shape: 一维的张量，也是输出的张量。

mean: 正态分布的均值。

stddev: 正态分布的标准差。

dtype: 输出的类型。

seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。

name: 操作的名字。

代码

a=tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1))

b=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=1))

init=tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

              sess.run(init)

               print(sess.run(a))

               print(sess.run(b))

输出：

[[-0.81131822  1.48459876]

[ 0.06532937 -2.4427042 ]]

[[-0.81131822  1.48459876]

[ 0.06532937  0.0992484 ]]

指定seed之后，a的值不变，b的值也不变。

http://blog.csdn.net/u013713117/article/details/65446361