텐서플로우 기본2

tf.truncated_normal() 는 평균이 0에 가깝고 값이 0에 가까운 정규 분포에서 난수를 선택합니다.

 Ex. -0.1 내지 0.1이다. 정상적인 분포에서 꼬리를 자르기 때문에 잘린 것으로 불립니다.

tf.random_normal() 는 평균이 0에 가까운 정규 분포에서 난수를 선택합니다. 

그러나 값은 조금 더 멀리 떨어져있을 수 있습니다.

 

a = tf.random_normal(shape=[3],seed=1)
b = tf.random_normal([2,3],mean=10,stddev=2)
c = tf.truncated_normal([2,3],mean=10,stddev=2)
d = tf.random_uniform([3],minval=0,maxval=1)
sess = tf.Session()
print("a =",sess.run(a))
print("b =",sess.run(b))
print("c =",sess.run(c))
print("d =",sess.run(d))
sess.close()


출력값

a = [-0.8113182   1.4845988   0.06532937]

b = [[11.242885 10.448148 10.278688]

 [ 7.418887  8.887648 13.643367]]

c = [[ 9.40089   8.22001  11.47198 ]

 [12.489023 12.914875  7.238839]]

d = [0.49707878 0.6826891  0.17326403]