tf.random.experimental.stateless_fold_in

Складывает данные в начальное значение генератора псевдослучайных чисел, чтобы сформировать новое начальное значение генератора.

tf.random.experimental.stateless_fold_in(
    seed, data
)

Например, в настройке распределённого обучения предположим, что у нас есть начальное значение генератора на главном узле и идентификатор реплики. Мы хотим сложить идентификатор реплики в начальное значение генератора на главном узле, чтобы сформировать «начальное значение генератора для реплики», которое будет использоваться этой репликой позже, чтобы разные реплики генерировали разные случайные числа, но воспроизводимость всей системы всё ещё могла управляться начальным значением генератора на главном узле:

master_seed = [1, 2]
replica_id = 3
replica_seed = tf.random.experimental.stateless_fold_in(
  master_seed, replica_id)
print(replica_seed)
tf.Tensor([1105988140          3], shape=(2,), dtype=int32)
tf.random.stateless_normal(shape=[3], seed=replica_seed)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.03197195, 0.8979765 ,
0.13253039], dtype=float32)>