tf.random.stateless_poisson
Выдает детерминированные псевдослучайные значения из распределения Пуассона.
tf.random.stateless_poisson(
shape, seed, lam, dtype=tf.dtypes.int32, name=None
)
Сгенерированные значения следуют распределению Пуассона со значением параметра скорости.
Это бессостоятельная версия tf.random.poisson: если ее запустить дважды с одинаковыми семенами и формами, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Выходной результат согласован при нескольких запусках на одном оборудовании, но может изменяться между версиями TensorFlow или на оборудовании, отличном от CPU/GPU.
Существует небольшое различие в интерпретации параметра shape между stateless_poisson и poisson: в poisson, префикс shape всегда добавляется к форме lam; тогда как в stateless_poisson, форма lam должна соответствовать последним измерениям shape.
Пример:
samples = tf.random.stateless_poisson([10, 2], seed=[12, 34], lam=[5, 15]) # samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents # the samples drawn from each distribution samples = tf.random.stateless_poisson([7, 5, 2], seed=[12, 34], lam=[5, 15]) # samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:, :, 0] and [:, :, 1] # represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions rate = tf.constant([[1.], [3.], [5.]]) samples = tf.random.stateless_poisson([30, 3, 1], seed=[12, 34], lam=rate) # samples has shape [30, 3, 1], with 30 samples each of 3x1 distributions.
| Аргументы | |
|---|---|
shape | 1-мерный целочисленный тензор или Python-массив. Форма выходного тензора. |
seed | Тензор формы [2], семя генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA разрешен только тип int32.) |
lam | Тензор. Параметр скорости "лямбда" распределения Пуассона. Форма должна соответствовать правым измерениям shape. |
dtype | Тип данных выборок (разрешены целочисленные или числовые типы данных, так как выборки дискретные). По умолчанию: int32. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
samples | Тензор заданной формы, заполненный случайными значениями Пуассона. Для каждого i, каждое samples[..., i] представляет собой независимое значение из распределения Пуассона со скоростью lam[i]. |
© 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/random/stateless_poisson