??tf.truncated_normal()函數介紹和示例??
發布時間：2025-03-23 13:21:24來源：
在TensorFlow中，`tf.truncated_normal()` 是一個非常實用的函數，用于生成符合截斷正態分布（Truncated Normal Distribution）的隨機數。這種分布的特點是數據圍繞均值分布，但會排除遠離均值的數據點，從而確保生成的數值更貼近實際需求。??
首先，我們需要了解其基本語法：
```python
tf.random.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
```
- shape：定義輸出張量的形狀。
- mean：正態分布的均值，默認為0。
- stddev：標準差，默認為1。
例如，創建一個 2x3 的矩陣，其中元素服從均值為0，標準差為0.1的截斷正態分布：
```python
import tensorflow as tf
tensor = tf.random.truncated_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=0.1)
print(tensor)
```
通過這種方式，我們可以輕松生成滿足特定條件的隨機數，廣泛應用于深度學習模型的參數初始化！?
?? 小提示：設置合適的 `stddev` 值對模型性能至關重要哦！
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