tensorflow獲取隨機數的常用方法和示例

tf.random_normal:

產生正態分布的隨機數。

參數（shape,stddev,mean,dtype)

tf.random_uniform：

產生[0,1)之間的隨機數，也可制定產生[minval,maxval)的隨機數

例子：

x = tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)
random_number = tf.cast(tf.squeeze(tf.random_uniform((1, 1)))*2, dtype=tf.int32)
y = tf.cond(tf.equal(random_number, 2), lambda: x-1, lambda: x+1)

用來隨機翻轉：

    random_ud = tf.squeeze(tf.random_uniform((1, 1)))
    image = tf.cond(tf.less(random_ud, 0.5), lambda: image, lambda: tf.image.flip_up_down(image))
    gt_GT = tf.cond(tf.less(random_ud, 0.5), lambda: gt_GT, lambda: tf.image.flip_up_down(gt_GT))

    random_lr = tf.squeeze(tf.random_uniform((1, 1)))
    image = tf.cond(tf.less(random_lr, 0.5), lambda: image, lambda: tf.image.flip_left_right(image))
    gt_GT = tf.cond(tf.less(random_lr, 0.5), lambda: gt_GT, lambda: tf.image.flip_left_right(gt_GT))

    random_rot = tf.squeeze(tf.random_uniform((1, 1)))
    image = tf.cond(tf.less(random_rot, 0.5), lambda: image, lambda: tf.image.rot90(image))
    gt_GT = tf.cond(tf.less(random_rot, 0.5), lambda: gt_GT, lambda: tf.image.rot90(gt_GT))