np.random.normal()函数与tf.random_normal()函数用法

一、np.random.normal()函数用法

numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)

其参数意义为：
参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布，
参数scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。
参数size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。

标准正态分布，对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

二、tf.random_normal()函数用法

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

其参数意义为：
shape: 输出张量的形状，必选
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为1.0
dtype: 输出的类型，默认为tf.float32
seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
name: 操作的名称

标准正态分布，对应于tf.random_normal([1,1])

参考：
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028043/
https://blog.csdn.net/qq_37701443/article/details/82797944