Tensorflow

在tf.random，每个随机数生成函数都对应一个无状态函数，下面用tf.random.stateless_normal 和 tf.random.normal来说明无状态和有状态生成器之间的区别。 t

tf.random.uniform 是 TensorFlow 的一个函数，用于生成具有均匀分布的随机数。 函数的签名如下： 参数说明： shape：一个整数或列表，表示要生成的随机张量的形状。 min

tf.random.split 是 TensorFlow 的一个函数，用于将一个张量随机分割成多个子张量。 函数的签名如下： 参数说明： value：一个张量，表示要进行分割的数据。 num_or_s

tf.random.shuffle 是 TensorFlow 的一个函数，用于随机打乱一个张量或数组的元素顺序。 函数的签名如下： 参数说明： value：一个张量或数组，表示要进行随机打乱的数据。

tf.random.set_seed 是 TensorFlow 的一个函数，用于设置随机数生成器的种子。 函数的签名如下： 参数说明： seed：一个整数，表示随机数生成器的种子。 这个函数的作用是设

tf.random.categorical 是一个TensorFlow函数，用于从分类分布中随机抽样。其参数包括： logits：一个张量，表示分类分布的概率值。它通常是由神经网络的输出经过softm

boston_housing 样本包含 20 世纪 70 年代末波士顿郊区不同地点的房屋的 13 个属性。目标是某个地点房屋的中位值（以千美元为单位）。 x_train, x_test：具有包含训练样

物理设备对应PhysicalDevice，逻辑设备对应LogicalDevice。 list_physical_devices 函数可以列出主机上所有的物理设备。list_logical_device

tf.random.normal 是TensorFlow中的一个函数，用于生成满足正态分布的随机数。

tf.random.truncated_normal用于生成截断正态分布（truncated normal distribution）的随机数。