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.compat.v2.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, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Выходной результат согласован на нескольких запусках на одном оборудовании (и между процессором и графическим процессором), но может изменяться между версиями TensorFlow или на оборудовании, отличном от процессора/графического процессора.

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 ненормализованные логарифмы вероятностей для всех классов.
`num_samples`	0-мерное. Количество независимых выборок для каждого среза строки.
`seed`	Целочисленный тензор формы [2] — семена для генератора псевдослучайных чисел.
`dtype`	Тип целого числа для использования в выходных данных. По умолчанию — int64.
`name`	Необязательное имя для операции.

Возвращаемое значение
Сгенерированные выборки с формой `[batch_size, num_samples]`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/random/stateless_categorical