Posterior a investigar con expertos en la materia, programadores de varias ramas y profesores hemos dado con la solución al dilema y la dejamos plasmada en esta publicación.
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Produce valores aleatorios de una distribución normal.
Ver alias
Alias de compatibilidad para la migración
Ver Guía de migración para más detalles.
tf.random.normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None)
Ejemplo que genera un nuevo conjunto de valores aleatorios cada vez:
tf.random.set_seed(5); tf.random.normal([4],0,1, tf.float32)<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
Ejemplo que genera un resultado reproducible:
tf.random.set_seed(5); tf.random.normal([2,2],0,1, tf.float32, seed=1)<tf.Tensor: shape=(2,2), dtype=float32, numpy= array([[-1.3768897,-0.01258316],[-0.169515,1.0824056]], dtype=float32)>
En este caso, estamos configurando la semilla global y a nivel de operación para garantizar que este resultado sea reproducible. Ver tf.random.set_seed
para más información.
argumentos | |
---|---|
shape |
Un tensor entero 1-D o Python array. La forma del tensor de salida. |
mean |
Un valor de tipo Tensor o Python dtype retransmitible con stddev . La media de la distribución normal. |
stddev |
Un valor de tipo Tensor o Python dtype retransmitible con mean . La desviación estándar de la distribución normal. |
dtype |
El tipo de salida. |
seed |
Un entero de Python. Se utiliza para crear una semilla aleatoria para la distribución. Ver tf.random.set_seed por comportamiento |
name |
Un nombre para la operación (opcional). |
Devoluciones | |
---|---|
Un tensor de la forma especificada lleno de valores normales aleatorios. |
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