tf.truncated_normal函数说明

函数：

tf.truncated_normal(
    shape, 
    mean=0.0, 
    stddev=1.0, 
    dtype=tf.float32, 
    seed=None, 
    name=None
)

参数：

shape: 一维的张量，也是输出的张量。

mean: 正态分布的均值。

stddev: 正态分布的标准差。

dtype: 输出的类型。

seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样。

name: 操作的名字。

解释：

        从截断的正态分布中输出随机值。 shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般的别的函数是可能的。

       生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。

        在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。 

        横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。 

        横轴区间（μ-3σ，μ+3σ）内的面积为99.730020%。 

        X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。 

        在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。