tf.compat.v1.multinomial
Выборка образцов из многономиального распределения. (устарело)
tf.compat.v1.multinomial(
logits, num_samples, seed=None, name=None, output_dtype=None
)
Пример:
# samples has shape [1, 5], where each value is either 0 or 1 with equal # probability. samples = tf.random.categorical(tf.math.log([[0.5, 0.5]]), 5)
| Аргументы | |
|---|---|
logits | 2-мерный тензор с формой [batch_size, num_classes]. Каждый срез [i, :] представляет собой ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов. |
num_samples | 0-мерное значение. Количество независимых выборок, которые нужно получить для каждого среза строки. |
seed | Целое число Python. Используется для создания случайного начального значения для распределения. См. tf.random.set_seed для получения информации о поведении. |
name | Необязательное имя операции. |
output_dtype | Тип целого числа для использования в выводе. По умолчанию int64. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Выбранные образцы 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/multinomial