Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.random.stateless_poisson

Выводит детерминированные псевдослучайные значения из распределения Пуассона.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.random.stateless_poisson

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 её запустить дважды с одинаковыми семенами и формами, она произведёт те же псевдослучайные числа. Выходной результат согласован при многократных запусках на одном оборудовании, но может отличаться между версиями TensorFlow или на оборудовании, отличном от CPU/GPU.

Существует небольшое отличие в интерпретации параметра shape между stateless_poisson и poisson: в poisson, префикс shape всегда добавляется к форме lam; в то время 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 для генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA разрешён только int32.)
lam Тензор. Параметр скорости "лямбда" распределения Пуассона. Форма должна соответствовать правым измерениям shape.
dtype Тип данных выборок (разрешены целочисленные и плавающие 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] - это 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/r2.4/api_docs/python/tf/random/stateless_poisson

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API