如何生成给定范围内的随机数作为张量流变量

Question

我试图用正态分布来计算随机数。

tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1,seed=1, mean=0)

但我得到的数字是小数点后有很多位数的浮点，比如：0.14845988

有没有办法让它生成整数形式的数字，并且在给定的范围内，比如[min, max]？

Answer 1

张量流>；r0.11tf.random.uniform支持minval、maxval和数据类型float32、float64、int32或int64。

tf.random.uniform(
shape,
minval=0,
maxval=None,
dtype=tf.dtypes.float32,
seed=None,
name=None)

参数：

• shape：一维整数张量或Python数组。输出张量的形状。
• minval：D type类型的0-D张量或Python值。要生成的随机值范围的下限。默认为0。
• maxval：D type类型的0-D张量或Python值。要生成的随机值范围的上限。如果dtype是浮点，则默认为1。
• 数据类型：输出类型：float32、float64、int32或int64。
• 种子：一个Python整数。用于为分发创建随机种子。有关行为，请参见设置随机种子。
• 名称：操作的名称（可选）。

TensorFlow<；=r0.11

tf.random_uniform支持minval、maxval和数据类型float32、float64、int32，或int64。

tf.random_uniform(
    shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)