在TensorFlow中，`tf.truncated_normal()` 是一个非常实用的函数，用于生成符合截断正态分布（Truncated Normal Distribution）的随机数。这种分布的特点是数据围绕均值分布，但会排除远离均值的数据点，从而确保生成的数值更贴近实际需求。👀
首先，我们需要了解其基本语法：
```python
tf.random.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
```
- shape：定义输出张量的形状。
- mean：正态分布的均值，默认为0。
- stddev：标准差，默认为1。
例如，创建一个 2x3 的矩阵，其中元素服从均值为0，标准差为0.1的截断正态分布：
```python
import tensorflow as tf
tensor = tf.random.truncated_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=0.1)
print(tensor)
```
通过这种方式，我们可以轻松生成满足特定条件的随机数，广泛应用于深度学习模型的参数初始化！✨
💡 小提示：设置合适的 `stddev` 值对模型性能至关重要哦！
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