Tensorflow神經網絡參數W

參數W是神經網絡中的重要參數

一般爲隨機數：w = tf.Variable(生成方式)

生產方式有：

1. 正態分佈的隨機數
   正態分佈指的是大部分數據值相近集中的隨機數們
   tf.random_normal(shape(), stddev, mean, seed)

   shape(), 指定維度
   例如：shape(1,2)表示一行2列的矩陣：[[1,2]]
   shape(2,)表示兩個元素的一維數組

   stddev，標準差，正態分佈的廣度，值越大，生成的正態分佈的隨機數取值範圍越廣

   mean, 均值，正態分佈的中心點，數據大多集中在這一點

   seed 隨機數種子，這個值若爲定值，則每次調用這個函數生成的隨機數都是一樣的

2. 去掉過大偏離點的正態分佈隨機數
   tf.truncated_normal()

3. 均勻分佈的隨機數
   tf.random_uniform()

4. 全0數組
   tf.zeros()

5. 全1數組
   tf.ones()

6. 定值數組
   tf.fill()
   7.tf.constant()