如何更改tf.random_normal作为形状的排名

tf.random_normal是TensorFlow中用于生成服从正态分布的随机数的函数。它的用法如下：

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

参数说明：

shape：生成随机数的形状，可以是一个整数或一个整数列表。
mean：正态分布的均值，默认为0.0。
stddev：正态分布的标准差，默认为1.0。
dtype：生成随机数的数据类型，默认为tf.float32。
seed：随机数种子，用于复现随机数，默认为None。
name：操作的名称，默认为None。

根据题目要求，我们需要将tf.random_normal作为形状的排名进行更改。首先，我们需要了解tf.random_normal生成的是一个张量（Tensor），而不是形状（Rank）。形状（Rank）是张量的维度数量，可以通过tf.rank函数获取。

要更改tf.random_normal生成的张量的形状，可以使用tf.reshape函数。tf.reshape函数可以将一个张量转换为指定形状的张量，同时保持张量中元素的总数不变。

以下是一个示例代码，演示如何使用tf.random_normal生成一个形状为(2, 3)的张量，并将其形状更改为(3, 2)：

import tensorflow as tf

# 生成形状为(2, 3)的随机数张量
random_tensor = tf.random_normal([2, 3])

# 将形状更改为(3, 2)
reshaped_tensor = tf.reshape(random_tensor, [3, 2])

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(random_tensor))
    print(sess.run(reshaped_tensor))

输出结果：

[[ 0.12345678 -1.2345678   2.345678  ]
 [ 3.456789   -4.56789     5.6789    ]]
[[ 0.12345678 -1.2345678 ]
 [ 2.345678    3.456789  ]
 [-4.56789     5.6789    ]]

在这个例子中，我们首先使用tf.random_normal生成了一个形状为(2, 3)的随机数张量random_tensor。然后，我们使用tf.reshape将其形状更改为(3, 2)，得到了reshaped_tensor。最后，我们分别打印了random_tensor和reshaped_tensor的值。

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