Tensorflow変数として与えられた範囲で乱数を生成する方法

Question

乱数を計算するために正規分布を使用しようとしています。

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

が、私が手の数字は次のように、小数点以下の桁数とポイントを浮遊している：0.14845988

それはintとして、そして[min, max]などの与えられた範囲内の数値を生成させるための方法はありますか？

Answer 1

tf.random_uniform支持MINVAL、MAXVALとのfloat32、のfloat64、INT32、又は

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

引数INT64：

shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor. 
minval: A 0-D Tensor or Python value of type dtype. The lower bound on the range of random values to generate. Defaults to 0. 
maxval: A 0-D Tensor or Python value of type dtype. The upper bound on the range of random values to generate. Defaults to 1 if dtype is floating point. 
dtype: The type of the output: float32, float64, int32, or int64. 
seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution. See set_random_seed for behavior. 
name: A name for the operation (optional).