tf.random.stateless_categorical
Создает детерминированные псевдослучайные выборки из категориального распределения.
tf.random.stateless_categorical(
logits,
num_samples,
seed,
dtype=tf.dtypes.int64,
name=None
)
Это версия tf.categorical без состояния: при двух запусках с одинаковыми начальными значениями и формами будут получены одинаковые псевдослучайные числа. Результат остается неизменным при нескольких запусках на одном оборудовании (а также при запуске на CPU и GPU), но может меняться между версиями TensorFlow или при запуске 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 формы [batch_size, num_classes]. Каждый срез [i, :] представляет собой ненормированные логарифмические вероятности для всех классов. |
num_samples | Скаляр. Число независимых выборок, которые нужно получить для каждого среза строки. |
seed | Тензор формы [2], начальное значение для генератора случайных чисел. Должен иметь тип данных int32 или int64. (При использовании XLA разрешен только int32.) |
dtype | Целочисленный тип результата: 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/random/stateless_categorical
