今天寫關於深度學習的程式碼時，裡面要用服從標準正態分佈的隨機數初始化權值，就是matlab裡面那個randn函式，網上找了很多方法，最後發現C++本身就有自帶的方法生成服從正態分佈的隨機數序列。下面給出C++程式碼：
C++程式碼：

#include <iostream>
#include <string>
#include <random>
#include <iomanip>//設定精度
#include <fstream>
using namespace std;
int main()
{
    //default_random_engine generator;//如果用這個預設的引擎，每次生成的隨機序列是相同的。
 

    random_device rd;
    mt19937 gen(rd());

    //normal(0,1)中0為均值，1為方差
    normal_distribution<double> normal(0,1);
    ofstream ofs;
    //將結果寫到檔案
    string path="result.txt";
    ofs.open(path,ios::out);

    for(int n=0; n<10000; ++n) {
        for (int j = 0;j<20;++j)
        {
            ofs<<setprecision(4
 
)<<normal(gen)<<" ";
        }   
    }
    ofs.close();

    return 0;
}

我將這個方法生成10 000*20個數，並將它們儲存到”result.txt”中，然後將這個檔案中的資料拷貝到matlab中，然後顯示這組資料的灰度直方圖，效果還不錯。

灰度直方圖如下：