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Tensorflow変数として指定された範囲の乱数を生成する方法

正規分布を使用して乱数を計算しようとしています。

tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1,seed=1, mean=0)

しかし、私が得る数値は、次のように、小数点以下の桁数の多い浮動小数点です：0.14845988

Intとして、そして[min, max]のような指定された範囲で数値を生成する方法はありますか？

pythontensorflowpython-3.5
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Kasparov92

tf.random_uniform はminval、maxvalおよびdtypes float32、float64、int32、またはint64をサポートします。

tf.random_uniform(
    shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

args：

  • shape：1次元整数テンソルまたはPython配列。出力テンソルの形状。
  • minval：0-DテンソルまたはPythonタイプdtypeの値。ランダム値の範囲の下限生成します。デフォルトは0です。
  • maxval：0-DテンソルまたはPythonタイプdtypeの値。ランダム値の範囲の上限dtypeが浮動小数点の場合、デフォルトは1です。
  • dtype：出力のタイプ：float32、float64、int32、またはint64。
  • seed：A Python integer。分布のランダムシードを作成するために使用されます。動作については、set_random_seedを参照してください。
  • name：操作の名前（オプション）。
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Ari Gold