tf.random.normal和tf.distributions.Normal有什么不同？

tf.random.normal和tf.distributions.Normal是TensorFlow中用于生成服从正态分布的随机数的两种方法。

1. tf.random.normal是一个函数，用于生成服从指定均值和标准差的正态分布随机数的张量。它的使用方式如下：
2. tf.random.normal是一个函数，用于生成服从指定均值和标准差的正态分布随机数的张量。它的使用方式如下：
   • shape：生成随机数张量的形状。
   • mean：正态分布的均值，默认为0.0。
   • stddev：正态分布的标准差，默认为1.0。
   • dtype：生成随机数张量的数据类型，默认为tf.float32。
   • seed：随机数种子，用于复现随机数生成过程。
   • name：操作的名称。
   • 例如，生成一个形状为(2, 3)的张量，服从均值为0.0，标准差为1.0的正态分布：
   • 例如，生成一个形状为(2, 3)的张量，服从均值为0.0，标准差为1.0的正态分布：

• tf.distributions.Normal是一个概率分布类，用于表示正态分布。它的使用方式如下：
• tf.distributions.Normal是一个概率分布类，用于表示正态分布。它的使用方式如下：
  • loc：正态分布的均值。
  • scale：正态分布的标准差。
  • 通过tf.distributions.Normal类，可以进行一系列与正态分布相关的操作，如计算概率密度函数、采样等。例如，计算正态分布均值为0.0，标准差为1.0的概率密度函数在某个点x处的值：
  • 通过tf.distributions.Normal类，可以进行一系列与正态分布相关的操作，如计算概率密度函数、采样等。例如，计算正态分布均值为0.0，标准差为1.0的概率密度函数在某个点x处的值：

总结：

• tf.random.normal用于生成服从指定均值和标准差的正态分布随机数的张量。
• tf.distributions.Normal是一个概率分布类，用于表示正态分布，并提供了一系列与正态分布相关的操作。

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