TensorFlow: rasgele bir sabit oluşturma

Question

Ipython'da tensorflow as tf ve numpy as np öğelerini içe aktardım ve bir TensorFlow InteractiveSession oluşturdu. Koşuyorum ya numpy girişi olan bazı normal dağılım başlatılıyor am zaman , her şey iyi çalışır:

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

İade:

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

beklendiği gibi. Ben Tensorflow normal dağılım işlevini kullandığınızda

... ama:

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

Burada ne eksik:

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

... o söyleyerek Tip hata yükseltir?

çıktısı:

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

tek başına np.random.normal oluşturur aynısını geri - bir normal dağılım alınan değerleri ile şekil (2, 2) arasında> bir matris.

Answer 1

tf.constant() op numpy dizisini (veya bir numpy dizisine dolaylı olarak dönüştürülebilir bir şey) alır ve değeri bu diziyle aynı olan bir tf.Tensor değerini döndürür. ,'u bağımsız değişken olarak tf.Tensor kabul etmez.

Diğer yandan, tf.random_normal() op, her çalıştırıldığında verilen dağılıma göre rasgele oluşturulmuş bir tf.Tensor döndürür. Bir tf.Tensor döndürdüğünden, tf.constant() için argüman olarak kullanılamaz. Bu, TypeError açıklar (bu, grafiği oluşturduğunuzda ortaya çıktığı için tf.InteractiveSession kullanımıyla ilgisi yoktur).

Grafiğinizin (i) ilk kullanımında rastgele oluşturulduğu ve (ii) daha sonra sabit bir tensör içermesini istediğinizi varsayalım. Eğer söz konusu olduğu gibi

1. Kullanım NumPy rastgele bir değer oluşturmak ve tf.constant() koymak,: Bunu yapmanın iki yolu vardır

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

2. (Potansiyel hızlı, bunun yanı rasgele bir değer üretmek üzere kullanımı TensorFlow) rasgele sayılar üretmek için GPU'yu kullanımı ve tf.Variable içine konabilir:

   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`