TensorFlow中权重的随机初始化的方法
一开始没看懂stddev是什么参数，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是这么写的：
defrandom_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=types.float32, seed=None,name=None): """Outputsrandomvaluesfromanormaldistribution. Args: shape:A1-DintegerTensororPythonarray.Theshapeoftheoutputtensor. mean:A0-DTensororPythonvalueoftype`dtype`.Themeanofthenormal distribution. stddev:A0-DTensororPythonvalueoftype`dtype`.Thestandarddeviation ofthenormaldistribution. dtype:Thetypeoftheoutput. seed:APythoninteger.Usedtocreatearandomseedforthedistribution. See [`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed) forbehavior. name:Anamefortheoperation(optional). Returns: Atensorofthespecifiedshapefilledwithrandomnormalvalues. """
也就是按照正态分布初始化权重，mean是正态分布的平均值，stddev是正态分布的标准差（standarddeviation），seed是作为分布的randomseed（随机种子，我百度了一下，跟什么伪随机数发生器还有关，就是产生随机数的），在mnist/concolutional中seed赋值为66478，挺有意思，不知道是什么原理。
后面还有truncated_normal的定义：
deftruncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=types.float32, seed=None,name=None): """Outputsrandomvaluesfromatruncatednormaldistribution. Thegeneratedvaluesfollowanormaldistributionwithspecifiedmeanand standarddeviation,exceptthatvalueswhosemagnitudeismorethan2standard deviationsfromthemeanaredroppedandre-picked. Args: shape:A1-DintegerTensororPythonarray.Theshapeoftheoutputtensor. mean:A0-DTensororPythonvalueoftype`dtype`.Themeanofthe truncatednormaldistribution. stddev:A0-DTensororPythonvalueoftype`dtype`.Thestandarddeviation ofthetruncatednormaldistribution. dtype:Thetypeoftheoutput. seed:APythoninteger.Usedtocreatearandomseedforthedistribution. See [`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed) forbehavior. name:Anamefortheoperation(optional). Returns: Atensorofthespecifiedshapefilledwithrandomtruncatednormalvalues. """
截断正态分布，以前都没听说过。
TensorFlow还提供了平均分布等。
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