tf.compat.v1.random.stateless_multinomial

Генерирует детерминированные псевдослучайные выборки из многочленного распределения. (устарело)

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

Это бессостояниевая версия tf.random.categorical: если её выполнить дважды с одинаковыми семенами и формами, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Вывод согласован на разных запусках на одном оборудовании (и между CPU и GPU), но может меняться между версиями TensorFlow или 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`	2-мерный тензор с формой `[batch_size, num_classes]`. Каждый срез `[i, :]` представляет собой ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	0-мерное число независимых выборок, которые нужно сгенерировать для каждого среза строки.
`seed`	Тензор формы [2], семя для генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип данных `int32` или `int64`. (При использовании XLA разрешён только `int32`.)
`output_dtype`	Целочисленный тип данных вывода: `int32` или `int64`. По умолчанию `int64`.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращает
Сгенерированные 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