tf.random.stateless_categorical
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Генерирует детерминированные псевдослучайные выборки из категориального распределения.
tf.random.stateless_categorical(
logits, num_samples, seed, dtype=tf.dtypes.int64, name=None
)
Это бессостоятельная версия tf.categorical: если её выполнить дважды с одинаковыми 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, не являющемся 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 неунормированные логарифмические вероятности для всех классов. |
num_samples | 0-мерное число независимых выборок для каждого среза строки. |
seed | Тензор формы [2], семя генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA разрешен только int32.) |
dtype | Тип целого числа для использования в выходных данных. 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/r2.4/api_docs/python/tf/random/stateless_categorical
