一、函数介绍

函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size)

功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.

random.uniform(shape, minval=0, maxval=None, dtype=dtypes.float32, seed=None, name=None)

参数解释：

  • shape： 张量形状
  • minval： 随机值范围下限，默认0
  • maxval:随机值范围上限（若薇浮点数，则默认为1)
  • dtype：输出的类型：float16、float32、float64、int32、orint64
  • seed：整数作为随机数种子
  • name： 操作的名称(可选)

二、举例

代码：

# -------创建词汇查找表---------vocab = ["<1H OCEAN", "INLAND", "NEAR OCEAN", "NEAR BAY", "ISLAND"]indices = tf.range(len(vocab),dtype=tf.int64)# 创建索引张量table_init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(vocab, indices)# 查找表初始化程序num_oov_buckets = 2# 词汇表外的捅的大小（分配给未知单词，如果太小则会出现重复）table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(table_init, num_oov_buckets)# 创建查找表embedding_dim = 2embed_init = tf.random.uniform([len(vocab) + num_oov_buckets, embedding_dim])# 生成7*2的张量embedding_matrix = tf.Variable(embed_init)print(embedding_matrix)

输出：