tf.random
用于产生具体分布的张量。该模块中常用的方法包括：tf.random.uniform()，tf.random.normal()和tf.random.shuffle()等。下面演示tf.random.normal()的用法。

创建一个符合正态分布的张量。
tf.random.normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32,seed=None, name=None):
shape：数据形状；
mean：高斯分布均值；
stddev：高斯分布标准差；
dtype：数据类型；
seed：随机种子
name：名称。

代码：
random_e = tf.random.normal([5,5],mean=0,stddev=1.0, seed = 1)

查看创建数据

random_e.numpy()

输出：
array([[-0.8521641 , 2.0672443 , -0.94127315, 1.7840577 , 2.9919195 ],
[-0.8644102 , 0.41812655, -0.85865736, 1.0617154 , 1.0575105 ],
[ 0.22457163, -0.02204755, 0.5084496 , -0.09113179, -1.3036906 ],
[-1.1108295 , -0.24195422, 2.8516252 , -0.7503834 , 0.1267275 ],
[ 0.9460202 , 0.12648873, -2.6540542 , 0.0853276 , 0.01731399]],
dtype=float32)