在深度学习的世界里，`tf.random_normal()` 是一个非常实用的工具，它可以帮助我们生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。无论是训练模型还是模拟数据，这个函数都能派上用场！💡

想象一下，你正在构建一个神经网络，需要一些初始权重来启动训练过程。这时，`tf.random_normal()` 就能生成一组符合正态分布的随机数，为你的网络注入活力。它的参数简单明了，比如你可以指定均值（mean）、标准差（stddev），甚至输出的形状（shape）。例如：

```python

weights = tf.random_normal(shape=[10, 5], mean=0.0, stddev=1.0)

```

这段代码会生成一个 10x5 的矩阵，其中每个元素都是从均值为 0、标准差为 1 的正态分布中随机抽取的。这种随机性不仅让模型更灵活，还能避免陷入局部最优解。🚀

总之，`tf.random_normal()` 是 TensorFlow 中不可或缺的一部分，它以高效和精准的方式满足了我们的需求，让机器学习变得更加有趣且强大！🎉