tf.random.stateless_uniform

Выводит детерминированные псевдослучайные значения из равномерного распределения.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

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 учебных материалах
Значительное число недокументированных случаев инфицирования способствует быстрому распространению нового коронавируса (SARS-CoV2) Блокнот с примечаниями к выпуску TFP (0.11.0)

Это версия tf.random.uniform без состояния: при двух запусках с одинаковыми начальными значениями и формами тензоров она выдаст одинаковые псевдослучайные числа. Результат будет одинаковым при нескольких запусках на одном и том же оборудовании (а также на CPU и GPU), но может меняться между версиями TensorFlow или при запуске на оборудовании, отличном от CPU/GPU.

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

Для чисел с плавающей запятой диапазон по умолчанию — [0, 1). Для целых чисел необходимо явно указать как минимум maxval.

В случае целых чисел случайные значения имеют небольшое смещение, если maxval - minval не является точной степенью двойки. Смещение незначительно, если значения maxval - minval существенно меньше диапазона выходных значений (2**32 или 2**64).

Чтобы получить случайные целые числа из полного диапазона (включая максимальное и минимальное значения), передайте minval=None и maxval=None с целочисленным значением dtype. Для целочисленного типа данных либо оба параметра — minval и maxval — должны быть равны None, либо ни один из них не должен быть равен None. Например:

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

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`.)
`minval`	Тензор или значение Python типа `dtype`, совместимое по форме с `shape` (для целочисленных типов широковещательная передача не поддерживается, поэтому значение должно быть скалярным). Нижняя граница диапазона генерируемых случайных значений. Для целых чисел из полного диапазона передайте `None`. По умолчанию равно 0.
`maxval`	Тензор или значение Python типа `dtype`, совместимое по форме с `shape` (для целочисленных типов широковещательная передача не поддерживается, поэтому значение должно быть скалярным). Верхняя граница диапазона генерируемых случайных значений. По умолчанию равно 1, если `dtype` имеет тип с плавающей запятой. Для целых чисел из полного диапазона передайте `None`.
`dtype`	Тип выходных значений: `float16`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32` или `int64`. Для неограниченных равномерно распределённых целых чисел (`minval`, `maxval` — оба `None`) можно использовать `uint32` и `uint64`. По умолчанию — `float32`.
`name`	Имя операции (необязательно).
`alg`	Алгоритм ГСЧ, используемый для генерации случайных чисел. Допустимые варианты: `"philox"` для алгоритма Philox, `"threefry"` для алгоритма ThreeFry и `"auto_select"` (по умолчанию), позволяющий системе автоматически выбрать алгоритм на основе типа устройства. Также можно использовать значения `tf.random.Algorithm`. Обратите внимание: при использовании `"auto_select"` результаты этой функции могут меняться при запуске на другом устройстве.

Возвращает
Тензор заданной формы, заполненный случайными значениями с равномерным распределением.

Вызывает исключение
`ValueError`	Если `dtype` имеет целочисленный тип и задан только один из параметров: `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