🌟tf.truncated_normal的用法✨ | 伯爵er的博客

在深度学习中，`tf.truncated_normal` 是 TensorFlow 提供的一个非常实用的函数，用于生成满足正态分布（高斯分布）的随机数。它特别适合用来初始化神经网络中的权重参数，以提升模型训练的效果！🔍

那么，这个函数怎么用呢？首先，你需要指定生成随机数的形状 `shape`，比如 `[5, 5]` 表示一个 5x5 的矩阵。接着，设置均值 `mean` 和标准差 `stddev` 来定义分布范围。最重要的是，它会过滤掉偏离均值超过两倍标准差的值，避免极端值对模型的影响，是不是很贴心？💡

举个栗子：假如你想生成一个 3x3 的随机矩阵，均值为 0，标准差为 0.1，代码可以这样写：

```python

import tensorflow as tf

random_tensor = tf.random.truncated_normal([3, 3], mean=0.0, stddev=0.1)

```

快来试试吧，用好这个工具，你的模型性能可能会更上一层楼哦！🚀

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