tf.compat.v1.multinomial

Выборка образцов из многочленного распределения. (устарело)

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.multinomial(
    logits, num_samples, seed=None, name=None, output_dtype=None
)

# samples has shape [1, 5], where each value is either 0 or 1 with equal
# probability.
samples = tf.random.categorical(tf.math.log([[0.5, 0.5]]), 5)

Аргументы
`logits`	2-мерный тензор с формой `[batch_size, num_classes]`. Каждый срез `[i, :]` представляет собой ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	0-мерный. Количество независимых образцов для выборки для каждого среза строки.
`seed`	Целое число Python. Используется для создания случайного зерна для распределения. См. `tf.random.set_seed` для поведения.
`name`	Необязательное имя операции.
`output_dtype`	Тип целого числа результата: `int32` или `int64`. По умолчанию `int64`.

Возвращаемое значение
Выбранные образцы с формой `[batch_size, num_samples]`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/multinomial