tf.random.poisson

Извлекает shape выборок из каждого заданного распределения Пуассона.

tf.random.poisson(
    shape,
    lam,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    seed=None,
    name=None
)

lam — параметр интенсивности, описывающий распределение(я).

Пример:

samples = tf.random.poisson([10], [0.5, 1.5])
# samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents
# the samples drawn from each distribution

samples = tf.random.poisson([7, 5], [12.2, 3.3])
# samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:, :, 0] and [:, :, 1]
# represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions

Аргументы
`shape`	Целочисленный тензор или массив Python размерности 1. Форма выходных выборок, извлекаемых для каждого распределения, параметризованного значением «rate».
`lam`	Тензор, значение Python или массив N-мерности типа `dtype`. `lam` задаёт параметр(ы) интенсивности, описывающий(ие) распределение(я) Пуассона, из которого(ых) извлекаются выборки.
`dtype`	Тип выходных данных: `float16`, `float32`, `float64`, `int32` или `int64`.
`seed`	Целое число Python. Используется для создания начального значения генератора случайных чисел для распределений. См. описание поведения в разделе `tf.random.set_seed`.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращает
`samples`	`Tensor` формы `tf.concat([shape, tf.shape(lam)], axis=0)` со значениями типа `dtype`.

© 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/random/poisson