TensorFlow：ランダム定数を生成する

Question

ipythonでは、私はtensorflow as tfとnumpy as npをインポートし、TensorFlow InteractiveSessionを作成しました。私が実行しているか、numpyの入力といくつかの正規分布を初期化していた場合 、すべてが正常に動作します：

some_test = tf.constant(np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=(2, 2))) 
session.run(some_test) 

戻り値：

array([[-0.04152317, 0.19786302], 
     [-0.68232622, -0.23439092]]) 

期待と同じように。

(...) 
TypeError: List of Tensors when single Tensor expected 

が、私はここで何をしないのです：？それは言っ型エラーを発生

some_test = tf.constant(tf.random_normal([2, 2], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32)) 
session.run(some_test) 

...：

...しかし、私はTensorflow正規分布関数を使用しますか

の出力： - 正規分布から取られた値を持つ形状(2, 2)の>マトリックス単独

sess.run(tf.random_normal([2, 2], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32)) 

はnp.random.normalが生成全く同じものを返します。

Answer 1

opはnumpy配列（またはnumpy配列に暗黙的に変換可能なもの）をとり、その値がその配列と同じtf.Tensorを返します。 ではなく、を引数としてtf.Tensorを受け入れます。

一方、tf.random_normal() opは、実行するたびに指定されたディストリビューションに従って値がランダムに生成されるtf.Tensorを返します。 tf.Tensorを返すので、tf.constant()の引数として使用することはできません。これは、の使用に関係しないTypeErrorについて説明しています。これは、グラフの作成時に発生するためです。

私は、（i）最初の使用時にランダムに生成されたテンソルと、その後の定数をグラフに含めたいとします。これを行うには2つの方法があります。

1. 使用numpyのあなたは、あなたの質問に行ったように、ランダムな値を生成し、tf.constant()にそれを置くために：

   それとして潜在的に速く

   some_test = tf.constant(
       np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=(2, 2)).astype(np.float32)) 
   

2. （、ランダムな値を生成するために使用TensorFlow）乱数を生成するためにGPUを使用し、tf.Variableにそれを置くことができます。

   some_test = tf.Variable(
       tf.random_normal([2, 2], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32) 
   sess.run(some_test.initializer) # Must run this before using `some_test`