pythontf函数 python utf

python tf.random_uniform与np.random_uniform有什么区别

首先应该是np.random.uniform

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这两个回答多少有点大病

两者虽然函数名相同，但属于不同的库，一个是TensorFlow的，一个是numpy的。

就好比你家也有冰箱我家也有冰箱一样。

tf.random.uniform的属性变量包括：

shape: 输出张量的形状，比如矩阵或者向量的维度

mean: 正态分布的均值，默认为0

stddev: 正态分布的标准差，默认为1.0

dtype: 输出的类型，默认为tf.float32

seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样

name: 操作的名称

np.random.uniform的属性变量包括：

low: 采样下界，float类型，默认值为0

high: 采样上界，float类型，默认值为1

size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型

tensorflow是生成均匀分布，而numpy则是在分布中做随机采样

首先按下“Win+R”组合键，打开运行窗口。在打开文本框输入“cmd”，点击确定。在打开的cmd窗口中，输入：“python”，点击Enter键。在Python环境中，输入：“x = format(0.5, '%')”，点击Enter键。在Python环境中，输入：“print(x)”，详细步骤：

1、首先按下“Win+R”组合键，打开运行窗口。

2、在打开文本框输入“cmd”，点击确定。

3、在打开的cmd窗口中，输入：“python”，点击Enter键。

4、在Python环境中，输入：“x = format(0.5, '%')”，点击Enter键。

5、在Python环境中，输入：“print(x)”。

6、点击Enter键，即可使用Python内置的format函数把数字0.5格式化为百分比值。

tensorflow总结的时候需要给个名字，其实这个函数就是让画出来的tensorflow的图的节点的名字有一点实际意义，比如整个网络的名字是xxx，就可以使用tf.summary.scalar(xxx,loss),后面的lossy可以替换成网络自己的loss.

具体参考：

新闻名称：pythontf函数 python utf
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