- TensorFlow - 구글 머신러닝 플랫폼
- 1. 텐서 기초 살펴보기
- 2. 간단한 신경망 만들기
- 3. 손실 함수 살펴보기
- 4. 옵티마이저 사용하기
- 5. AND 로직 연산 학습하기
- 6. 뉴런층의 속성 확인하기
- 7. 뉴런층의 출력 확인하기
- 8. MNIST 손글씨 이미지 분류하기
- 9. Fashion MNIST 이미지 분류하기
- 10. 합성곱 신경망 사용하기
- 11. 말과 사람 이미지 분류하기
- 12. 고양이와 개 이미지 분류하기
- 13. 이미지 어그멘테이션의 효과
- 14. 전이 학습 활용하기
- 15. 다중 클래스 분류 문제
- 16. 시냅스 가중치 얻기
- 17. 시냅스 가중치 적용하기
- 18. 모델 시각화하기
- 19. 훈련 과정 시각화하기
- 20. 모델 저장하고 복원하기
- 21. 시계열 데이터 예측하기
- 22. 자연어 처리하기 1
- 23. 자연어 처리하기 2
- 24. 자연어 처리하기 3
- 25. Reference
- tf.cast
- tf.constant_initializer
- tf.constant
- tf.keras.activations.exponential
- tf.keras.activations.linear
- tf.keras.activations.relu
- tf.keras.activations.sigmoid
- tf.keras.activations.softmax
- tf.keras.activations.tanh
- tf.keras.datasets
- tf.keras.layers.Conv2D
- tf.keras.layers.Dense
- tf.keras.layers.Dropout
- tf.keras.layers.Flatten
- tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D
- tf.keras.layers.InputLayer
- tf.keras.layers.Maximum
- tf.keras.layers.Minimum
- tf.keras.layers.ZeroPadding2D
- tf.keras.metrics.Accuracy
- tf.keras.metrics.BinaryAccuracy
- tf.keras.Sequential
- tf.linspace
- tf.ones_initializer
- tf.ones
- tf.random_normal_initializer
- tf.random.normal
- tf.random.set_seed
- tf.random_uniform_initializer
- tf.random.uniform
- tf.range
- tf.rank
- tf.TensorShape
- tf.zeros_initializer
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- Tips and Examples
tf.random.uniform¶
tf.random.uniform 함수는 균등분포 (uniform distribution)로부터 주어진 형태와 자료형을 갖는 난수 텐서를 반환합니다.
예제¶
import tensorflow as tf
a = tf.random.uniform([2, 2], 0, 1, tf.float32)
b = tf.random.uniform([2, 2], 0, 1, tf.float32, seed=1)
print(a)
print(b)
tf.Tensor(
[[0.78158414 0.7213286 ]
[0.6286713 0.1694324 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.2390374 0.92039955]
[0.05051243 0.49574447]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.random.uniform 함수는 주어진 형태의 난수를 갖는 텐서를 반환합니다.
첫번째 인자는 텐서의 형태, 두번째, 세번째 인자는 최소값 (minval)과 최대값 (maxval)입니다.
seed를 특정 정수값으로 지정하면 재사용 가능한 난수 텐서를 얻을 수 있습니다.
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