tf.compat.v1.random.stateless_multinomial

Генерирует детерминированные псевдослучайные выборки из многочленного распределения. (устаревшая функция)

tf.compat.v1.random.stateless_multinomial(
    logits, num_samples, seed, output_dtype=tf.dtypes.int64, name=None
)

Это бессостоятельная версия tf.random.categorical: если её запустить дважды с одними и теми же семенами и формами, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Вывод согласован на разных запусках на одном оборудовании (и между CPU и GPU), но может меняться между версиями TensorFlow или на оборудовании, отличном от 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 ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	0-мерный. Количество независимых выборок, которые нужно сгенерировать для каждого среза строки.
`seed`	Тензор формы [2], семя генератора случайных чисел. Должен иметь тип `int32` или `int64`. (При использовании XLA разрешен только тип `int32`.)
`output_dtype`	Целочисленный тип, который нужно использовать для вывода. По умолчанию int64.
`name`	Необязательное имя 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/random/stateless_multinomial