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TensorFlow教程(十二) 随机数实例

TensorFlow教程(十二) 随机数实例

作者: 致Great | 来源:发表于2018-06-20 19:57 被阅读315次

    tf.random_uniform()简介

    tf.random_uniform(
    shape,
    minval=0,
    maxval=None,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
    )

    tf.random_uniform([4,4], minval=-10,maxval=10,dtype=tf.float32)))返回4*4的矩阵,产生于-10和10之间的数,产生的值是均匀分布的。

    实例

    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
    
    import tensorflow as tf
    # 实例1:session 保留了随机数的状态
    c = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2)
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >>3.574932
        print(sess.run(c))  # >>-5.9731865
    
    # 实例2:每一个新的session将会重新还原随机数的状态
    
    c = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2)
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >> 3.574932
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >> 3.574932
    
    # 实例3 在计算级别中设置相同的seed,将会产生相同的随机数
    c = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2)
    d = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2)
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >> 3.574932
        print(sess.run(d))  # >> 3.574932
    
    
    # 实例4 在计算级别中设置不同的seed,将会产生不同的随机数
    c = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=1)
    d = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2)
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >> -5.219252
        print(sess.run(d))  # >> 3.574932
    
    # 实例 5 在图级别设置随机种子,将会产生不同的数
    tf.set_random_seed(2)
    c = tf.random_uniform([], -10, 10)
    d = tf.random_uniform([], -10, 10)
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(c))  # >> 9.123926
        print(sess.run(d))  # >> -4.5340395
    
    

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