tf.random.poisson
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычисляет shape выборок из каждого заданного распределения Пуассона.
tf.random.poisson(
shape, lam, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)
lam — это параметр интенсивности, описывающий распределение(я).
Пример:
samples = tf.random.poisson([10], [0.5, 1.5]) # samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents # the samples drawn from each distribution samples = tf.random.poisson([7, 5], [12.2, 3.3]) # samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:, :, 0] and [:, :, 1] # represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions
| Аргументы | |
|---|---|
shape | 1-мерный целочисленный тензор или Python-массив. Форма выходных выборок, которые будут извлечены из распределения с заданным параметром интенсивности. |
lam | Тензор или Python-значение или N-мерный массив типа dtype. lam задаёт параметр интенсивности(ей), описывающий(ие) распределение(ия) Пуассона, из которого(ых) будут взяты выборки. |
dtype | Тип выходных данных: float16, float32, float64, int32 или int64. |
seed | Целое Python-число. Используется для создания случайного зерна для распределений. См. tf.random.set_seed для получения информации о поведении. |
name | Необязательное имя операции. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
samples | a Tensor формы tf.concat([shape, tf.shape(lam)], axis=0) со значениями типа dtype. |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/random/poisson