tf.compat.v1.random.stateless_multinomial

Создает детерминированные псевдослучайные выборки из мультиномиального распределения. (устарела)

tf.compat.v1.random.stateless_multinomial(
    logits,
    num_samples,
    seed,
    output_dtype=tf.dtypes.int64,
    name=None
)

Это версия tf.random.categorical без состояния: при двух запусках с одинаковыми начальными значениями и формами она выдаст одинаковые псевдослучайные числа. Результат одинаков при нескольких запусках на одном и том же оборудовании (а также на CPU и GPU), но может измениться между версиями TensorFlow или при работе на оборудовании, отличном от CPU/GPU.

Пример:

# samples has shape [1, 5], where each value is either 0 or 1 with equal
# probability.
samples = tf.random.stateless_categorical(
    tf.math.log([[0.5, 0.5]]), 5, seed=[7, 17])

Аргументы
`logits`	Тензор ранга 2 с формой `[batch_size, num_classes]`. Каждый срез `[i, :]` представляет собой ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	Скаляр ранга 0. Число независимых выборок для каждого среза строки.
`seed`	Тензор формы [2], начальное значение для генератора случайных чисел. Должен иметь тип данных `int32` или `int64`. (При использовании XLA допускается только `int32`.)
`output_dtype`	Целочисленный тип выходных данных: `int32` или `int64`. По умолчанию — `int64`.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращает
Полученные выборки формы `[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/random/stateless_multinomial