AI學習之路（13） 建立隨機張量3

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

均勻分布（uniform distribution）是概率統計中的重要分布之一。顧名思義，均勻，表示可能性相等的含義。

引數:shape: 一維整數張量或者

python

陣列，用來說明行列形式。

minval: 0維張量或者

python

的數值。表示生成隨機值的下限。

maxval: 0維張量或者

python

的數值。表示生成隨機值的上限。

dtype: 輸出張量的型別。

seed: python整數，用來產生隨機的種子。

name: 張量的名稱。

返回值:

返回平均分布的隨機張量。

例子：

#python 3.5.3  蔡軍生  

#  #import tensorflow as tf
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#繪製直方圖
def drawhist(heights):
#建立直方圖
#第乙個引數為待繪製的定量資料，不同於定性資料，這裡並沒有事先進行頻數統計
#第二個引數為劃分的區間個數
plt.hist(heights, 100)
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('frequency')
plt.title('test')
plt.show()
#建立張量常量
x = tf.random_uniform(shape=[20000], minval=-1.0,maxval=1.0,dtype=tf.float32)
#顯示它的值
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.session() as sess:
sess.run(init_op)
print(x.eval())
drawhist(x.eval())

AI學習之路（11） 建立隨機張量1

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