標準正規分布のTensorを作る

正規分布により乱数を生成する。

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

変数 概要
shape Tensorのサイズ
mean 平均
stdev 標準偏差
dtype 値の型
seed シード
name 操作名

デフォルトではmean=0.0, stddev=1.0となっており、標準正規分布になっている。

Sample

正規分布

1万件に増やし、正規分布が1.0に近づくかを確認 

stddevに10指定し、平均値が10に近づく事を確認

参考

切断正規分布

標準偏差の2倍の間に収まるような乱数を生成する

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

  • shape: Tensorの形式
  • mean: 正規分布の平均。デフォルト 0.0
  • stddev: 正規分布の標準偏差。デフォルト 1.0
  • dtype: 値の型

Sample

切断正規分布

参考

乱数のシード

学習結果および計算結果に再現性を持たせるために使う。

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

  • shape Tensorのサイズ
  • mean 平均
  • stddev 標準偏差
  • dtype 値の型

デフォルトではmean=0.0, stddev=1.0となっており、標準正規分布になっている。

Sample

参考

Notebook

https://github.com/FaBoPlatform/TensorFlow/blob/master/notebooks/normal.ipynb