导读 如果你正在学习TensorFlow，那么`tf.random_normal`一定不会陌生！它能帮你生成符合正态分布的随机数，特别适合数据建模和实验初始化。💡比...
如果你正在学习TensorFlow，那么`tf.random_normal`一定不会陌生！它能帮你生成符合正态分布的随机数，特别适合数据建模和实验初始化。💡
比如，我们用`tf.random.normal([4], mean=2, stddev=1, dtype=tf.float32)`来生成一个包含4个元素的数组，每个元素都从均值为2、标准差为1的正态分布中抽取。✨
这就像在科学实验中模拟自然界的随机现象，比如测量气温或降雨量时，这些数据往往符合某种概率分布规律。📊
不过要注意，每次运行这段代码都会得到不同的结果，因为它是随机生成的！🤔 如果你想让结果可复现，可以设置种子（seed）。例如：`tf.random.set_seed(42)`。这样无论运行多少次，输出都会保持一致。🌱
总之，`tf.random_normal`是一个强大的工具，帮助你快速构建模型并探索数据特性。🌟 无论是深度学习还是机器学习，它都是你的得力助手哦！💪
TensorFlow 机器学习 随机数分布
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