在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，經(jīng)常會(huì)隨機(jī)初始化一些參數(shù)，下面將總結(jié)一些經(jīng)常用到的隨機(jī)初始化函數(shù)
一，numpy中的函數(shù)
1，np.random.rand（）函數(shù)：
（1）np.random.rand(n)：返回一個(gè)包含n個(gè)元素（元素取值為0到1之間）的一維數(shù)組
（2）np.random.rand(m，n)：返回一個(gè)包含m*n個(gè)元素的二維數(shù)組
（3）可推廣至3維及以上。。。
2，np.random.randint (m,n,size=() ) 函數(shù)：
（1）np.random.randint (m,n,size=(10) )：返回一個(gè)包含10個(gè)元素的一維整形數(shù)組（元素取值為m到n之間的整數(shù)）
（2）np.random.randint (m,n,size=(3，4) )：返回一個(gè)包含3*4個(gè)元素的二維整形數(shù)組（元素取值為m到n之間的整數(shù)）
（3）可推廣至3維及以上。。。
二，tensorflow中的函數(shù)：
1，tf.random_uniform(shape,min,max,dtype,seed,name):
類似于上述np.random函數(shù)，如：
（1）tf.random_uniform([10],0,1)：返回一個(gè)包含10個(gè)元素的一維數(shù)組，元素是從0到1 的浮點(diǎn)數(shù)
（2）tf.random_uniform([10],0,10,tf.int32)：返回一個(gè)包含10個(gè)元素的一維數(shù)組，元素是從0到10 的整數(shù)
（3）可推廣至3維及以上。。。
2，tf.zeros(shape, dtype, name):初始化為元素為0的tensor
（1）tf.zeros([10], tf.int32)：返回一個(gè)包含10個(gè)整形零的一維數(shù)組。
（2）tf.zeros([10], tf.float32)：返回一個(gè)包含10個(gè)浮點(diǎn)型零的一維數(shù)組。
（3）可推廣至3維及以上。。。
