tf.truncated_normal的用法
    tf.truncated_normal是TensorFlow中的一个函数，用于生成截断正态分布随机数。在机器学习中，大量用到随机数，而tf.truncated_normal便可以生成满足正态分布的随机数，且这些值的范围在平均值2倍的标准差之内，超出这个范围的会重新生成。因此，生成的值总是在正态分布的中心附近，不会偏离得太远，这在深度学习中非常实用。
    下面来看一下，该函数的参数和用法。
    tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    参数：
    1. shape：输出张量的形状，必选参数。
    2. mean：正态分布的均值，默认值为0。
    3. stddev：正态分布的标准差，默认值为1.0。
    4. dtype：输出张量的类型，默认值为tf.float32。
    5. seed：随机数种子，如果需要生成同样结果的随机数，可以设置一个固定的随机数种子。
    6. name：操作的名称。
    下面来看一下实例：
    import tensorflow as tf
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(output))
       
    输出为：
    [[-1.6932641  0.30967334 -0.8512223 ]
    [-0.72265095 -0.2622709  0.5890867 ]]
    上面的代码中，我们生成了一个2x3的张量，均值为0，标准差为1，输出类型为tf.float32。我们在会话中运行该张量并打印出结果。我们可以看到，输出的值满足正态分布，且所有的值都在[-2, 2]这个范围之内。
    这里再加上一个使用tf.truncated_normal生成权重初始化的例子。在深度学习中，随机初始化权重是非常重要的一步，因为权重的初始值可能会影响模型的训练效果，而使用tf.truncated_normal生成随机初始化的权重可以有助于模型的训练。
    input_dim = 784
    output_dim = 10
truncated normal distribution
    # rest of the code
    在上面的代码中，我们使用了tf.Variable方法创建了一个变量W，它的形状为[input_dim, output_dim]，均值为0，标准差为0.1。我们可以通过该变量来进行神经网络的训练。在实际
应用中，我们可能会根据不同的情况，对W做不同的初始化。但无论如何，使用tf.truncated_normal生成随机数是一个非常方便的方式，可以快速地生成需要的随机初始化权重。
    总结：tf.truncated_normal是生成随机数的函数，用于生成正态分布的随机数。它可以在神经网络中进行权重初始化等操作，生成的随机数满足正态分布，且不会偏离得太远，非常实用。

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