tf.random.stateless_categorical

Генерирует детерминированные псевдослучайные выборки из категориального распределения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.random.stateless_categorical

tf.random.stateless_categorical(
    logits,
    num_samples,
    seed,
    dtype=tf.dtypes.int64,
    name=None
)

Это бессостоятельная версия tf.categorical: если её запустить дважды с одинаковыми семенами и формами, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Результат сохраняется при многократных запусках на одном оборудовании (и между CPU и GPU), но может меняться между версиями TensorFlow или на оборудовании, не являющемся 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 неунормированные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	0-мерное число независимых выборок для каждого среза строки.
`seed`	Тензор формы [2], семя для генератора случайных чисел. Должен иметь тип данных `int32` или `int64`. (При использовании XLA допускается только `int32`.)
`dtype`	Целочисленный тип данных для результата: `int32` или `int64`. По умолчанию `int64`.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращаемые значения
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/random/stateless_categorical