tf.random.fold_in

Складывает данные в начальное состояние генератора случайных чисел, формируя новое начальное состояние.

tf.random.fold_in(
    seed, data, alg='auto_select'
)

Например, в настройке распределенного обучения предположим, что у нас есть начальное состояние генератора случайных чисел и идентификатор реплики. Мы хотим сложить идентификатор реплики в начальное состояние, чтобы получить «состояние реплики», которое будет использоваться репликой позже, чтобы разные реплики генерировали разные случайные числа, но воспроизводимость всей системы все еще может контролироваться начальным состоянием генератора случайных чисел:

master_seed = [1, 2]
replica_id = 3
replica_seed = tf.random.experimental.stateless_fold_in(
  master_seed, replica_id)
print(replica_seed)
tf.Tensor([1105988140          3], shape=(2,), dtype=int32)
tf.random.stateless_normal(shape=[3], seed=replica_seed)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.03197195, 0.8979765 ,
0.13253039], dtype=float32)>