tensorflow 入門經典例項

import tensorflow as tf

#發起會話
sess = tf.session()
#兩行都可以執行 具體意思見下方注釋
a = tf.variable(tf.truncated_normal([2,3],0,1,dtype=tf.float32,seed=3))
#a = tf.variable(tf.random_uniform([3,4], 1, 10))
#變數初始化
sess.run(a.initializer)
#輸出 
print(sess.run(a))

[[-0.85811085 -0.19662298  0.13895045]

[-1.22127676 -0.20793143 -1.77827966]]

#tf.truncated_normal(shape變數形狀比如幾乘幾的矩陣, mean=0.0均值即或期望, stddev=1.0標準差, 

# dtype=tf.float32數值型別, seed=個人理解線性同餘數產生隨機數的種子，, name=none個人認為這句話沒有意義)

# 返回乙個tensor其中的元素服從截斷正態分佈

#11、tf.random_uniform(shape變數形狀比如幾乘幾的矩陣,minval=0最小值,maxval=none最大值,

#dtype=tf.float32數值型別,seed=none個人理解線性同餘數產生隨機數的種子,name=none個人認為這句話沒有意義)

#返回乙個形狀為shape的tensor，其中的元素服從minval和maxval之間的均勻分【minval，maxval】

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