✨tensorflow之tf.truncated_normal的用法🌟
发布时间：2025-03-23 14:45:49来源：
在深度学习中，初始化权重是一个至关重要的步骤。而`tf.truncated_normal`就是TensorFlow中用于生成满足截断正态分布随机数的一个强大工具。它的主要作用是创建一个符合特定均值和标准差的随机张量，同时排除偏离均值超过两倍标准差的数据点，从而避免极端值对模型的影响。
首先，你需要导入TensorFlow库：`import tensorflow as tf`。然后通过调用`tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0)`来生成数据。这里的`shape`定义了输出张量的维度；`mean`表示正态分布的均值，默认为0；`stddev`则指定标准差，默认值为1。
举个例子，如果你想要生成一个形状为[2, 3]且均值为0、标准差为1的张量，代码如下：
```python
tensor = tf.truncated_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0)
```
这种初始化方法能够帮助神经网络更快地收敛，提高训练效率，是构建高效模型的好帮手！💪
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