tf.random.stateless_uniform

Выводит детерминированные псевдослучайные значения из равномерного распределения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.random.stateless_uniform

tf.random.stateless_uniform(
    shape,
    seed,
    minval=0,
    maxval=None,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    name=None,
    alg='auto_select'
)

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
Существенная недокументированная инфекция способствует быстрому распространению нового коронавируса (SARS-CoV2) Блокнот заметки о выпуске TFP (0.11.0)

Это бессостояние версия tf.random.uniform: если её запустить дважды с одинаковыми значениями семян и формами, она выведет одни и те же псевдослучайные числа. Вывод сохраняется в разных запусках на одном оборудовании (и между CPU и GPU), но может измениться между версиями TensorFlow или на оборудовании, не являющимся CPU/GPU.

Сгенерированные значения следуют равномерному распределению в диапазоне [minval, maxval). Нижняя граница minval включена в диапазон, а верхняя граница maxval исключена.

Для чисел с плавающей точкой, по умолчанию диапазон равен [0, 1). Для целых чисел, как минимум, maxval должен быть явно указан.

В случае целых чисел, случайные целые числа незначительно смещены, если maxval - minval не является точной степенью двойки. Смещение невелико для значений maxval - minval, существенно меньших, чем диапазон выходных данных (либо 2**32, либо 2**64).

Для случайных целых чисел со всем диапазоном (т.е. включая как максимальное, так и минимальное значения), передайте minval=None и maxval=None с целым числом dtype. Для целочисленного типа данных, либо оба minval и maxval должны быть None, либо ни то, ни другое не должно быть None. Например:

ints = tf.random.stateless_uniform(
    [10], seed=(2, 3), minval=None, maxval=None, dtype=tf.int32)

Аргументы
`shape`	Целочисленный тензор 1-D или массив Python. Форма выходного тензора.
`seed`	Тензор формы [2], семя для генератора случайных чисел. Должен иметь тип `int32` или `int64`. (При использовании XLA, разрешен только `int32`.)
`minval`	Тензор или Python-значение типа `dtype`, совместимое по широковещанию с `shape` (для целочисленных типов широковещательная передача не поддерживается, поэтому необходимо использовать скаляр). Нижняя граница диапазона генерируемых случайных значений. Передайте `None` для целых чисел со всем диапазоном. По умолчанию 0.
`maxval`	Тензор или Python-значение типа `dtype`, совместимое по широковещанию с `shape` (для целочисленных типов широковещательная передача не поддерживается, поэтому необходимо использовать скаляр). Верхняя граница диапазона генерируемых случайных значений. По умолчанию 1, если `dtype` с плавающей точкой. Передайте `None` для целых чисел со всем диапазоном.
`dtype`	Тип выходных данных: `float16`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32` или `int64`. Для неограниченных целых равномерных чисел (`minval`, `maxval` оба `None`), можно использовать `uint32` и `uint64`. По умолчанию `float32`.
`name`	Имя операции (необязательно).
`alg`	Алгоритм генератора случайных чисел, используемый для генерации случайных чисел. Допустимые варианты — `"philox"` для алгоритма Philox, `"threefry"` для алгоритма ThreeFry и `"auto_select"` (по умолчанию) для автоматического выбора алгоритма в зависимости от типа устройства. Также можно использовать значения `tf.random.Algorithm`. Обратите внимание, что с `"auto_select"`, результаты выполнения этой функции могут изменяться при запуске на другом устройстве.

Возвращаемые значения
Тензор заданной формы, заполненный случайными равномерными значениями.

Возможные исключения
`ValueError`	Если `dtype` целочисленный и указан только один из `minval` или `maxval`.

© 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_uniform