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)

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

• 切断正規分布の解説
• https://www.tensorflow.org/versions/r1.0/api_docs/python/constant_op.html#random_normal

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

• 切断正規分布の解説

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

• https://www.tensorflow.org/versions/r1.0/api_docs/python/constant_op.html#random_normal

Notebook

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