Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.random.stateless_binomial

Возвращает детерминированные псевдослучайные значения из биномиального распределения.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.random.stateless_binomial

tf.random.stateless_binomial(
    shape,
    seed,
    counts,
    probs,
    output_dtype=tf.dtypes.int32,
    name=None
)

Сгенерированные значения соответствуют биномиальному распределению с заданными параметрами количества испытаний и вероятности успеха.

Это версия tf.random.Generator.binomial без сохранения состояния: при двух запусках с одинаковыми начальными значениями и формами тензоров будут получены 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:

counts = [10., 20.]
# Probability of success.
probs = [0.8]

binomial_samples = tf.random.stateless_binomial(
    shape=[2], seed=[123, 456], counts=counts, probs=probs)

counts = ... # Shape [3, 1, 2]
probs = ...  # Shape [1, 4, 2]
shape = [3, 4, 3, 4, 2]
# Sample shape will be [3, 4, 3, 4, 2]
binomial_samples = tf.random.stateless_binomial(
    shape=shape, seed=[123, 456], counts=counts, probs=probs)
Аргументы
shape Одномерный целочисленный тензор или массив Python. Форма выходного тензора.
seed Тензор формы [2], начальное значение для генератора случайных чисел. Должен иметь тип данных int32 или int64. (При использовании XLA допускается только int32.)
counts Тензор. Количество испытаний в биномиальном распределении. Должен допускать широковещательную передачу с probs и с крайними правыми измерениями shape.
probs Тензор. Вероятность успеха в биномиальном распределении. Должен допускать широковещательную передачу с counts и с крайними правыми измерениями shape.
output_dtype Тип выходных данных. По умолчанию: tf.int32
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
samples Тензор заданной формы, заполненный случайными значениями из биномиального распределения. Для каждого i каждый элемент samples[..., i] представляет собой независимую выборку из биномиального распределения для counts[i] испытаний с вероятностью успеха probs[i].

© 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/stateless_binomial

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API