在TensorFlow中，`tf.truncated_normal()`是一个非常实用的函数，用于生成满足正态分布的随机数。它常被用来初始化神经网络中的权重变量，以确保模型训练更高效。那么，它的具体参数有哪些呢？👇
首先，必须提供的参数是`shape`，即你希望生成的随机数组的形状，比如`(4, 4)`表示一个4x4的矩阵。接着，`mean`和`stddev`分别定义了正态分布的均值和标准差，默认值分别为0和1。此外，`seed`可以设置种子值，确保每次运行结果一致；`dtype`则指定输出的数据类型，默认为float32。💬
举个例子：当你用`tf.truncated_normal((3, 3), mean=0, stddev=0.1)`时，会生成一个3x3的矩阵，其元素服从均值为0、标准差为0.1的截断正态分布。💡
总之，合理配置这些参数能让模型收敛更快，效果更好！💪
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
