在TensorFlow编程中，`tf.random_uniform` 是一个非常实用的函数，用于生成随机数。它能帮助开发者模拟各种数据分布，为模型训练提供多样化的输入。简单来说，这个函数可以从指定范围 `[minval, maxval)` 内随机抽取值，非常适合初始化权重或者添加噪声。

首先，你需要导入TensorFlow库：`import tensorflow as tf`。接着，通过 `tf.random_uniform(shape, minval, maxval)` 来定义随机数。例如，`tf.random_uniform([5], -1.0, 1.0)` 将生成一个包含5个元素的一维数组，每个元素在 `-1.0` 到 `1.0` 之间。这一步骤对于构建神经网络特别有用，因为初始权重需要一定的随机性来避免模型陷入局部最优解。

此外，在深度学习项目中，你可以结合其他操作灵活运用此函数，比如与变量绑定或作为激活函数的一部分。总之，掌握 `tf.random_uniform` 的用法是提升代码效率和模型性能的关键之一！💪

深度学习 TensorFlow 随机数生成