API介绍

tf.random.truncated_normal 是一个TensorFlow函数，用于生成截断正态分布（truncated normal distribution）的随机数。

截断正态分布是指在一个给定区间内的正态分布，超出这个区间的值将被排除。这个函数可以生成在指定区间内满足正态分布的随机数。

tf.random.truncated_normal 的函数签名如下：

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

参数说明：

• shape：生成随机数的形状（shape）。可以是一个整数，表示一维张量，或者一个整数元组，表示多维张量。
• mean：正态分布的均值，默认为0.0。
• stddev：正态分布的标准差，默认为1.0。
• dtype：生成随机数的数据类型，默认为tf.float32。
• seed：随机数生成器的种子值，用于保证可重复性。如果指定了种子值，每次使用相同的种子生成的随机数序列将相同。
• name：操作的名称，可选。

这个函数返回一个与指定形状相符的张量，其中的元素是从截断正态分布中随机生成的。

截断区间

tf.random.truncated_normal 生成的截断正态分布的区间是均值±2倍标准差。这是正态分布的常用截断区间，通常认为在这个区间外的数据是异常值或不合理的值。

具体来说，对于给定的均值 mean 和标准差 stddev，tf.random.truncated_normal 生成的随机数满足 mean - 2 * stddev < x < mean + 2 * stddev。如果生成的随机数超出这个区间，将会重新生成，直到满足条件为止。

这种截断方式可以确保生成的随机数在均值附近，而不会出现过于极端的值。