tf.compat.v1.random.stateless_multinomial

Генерирует детерминированные псевдослучайные выборки из многочленного распределения. (устарело)

tf.compat.v1.random.stateless_multinomial(
    logits,
    num_samples,
    seed,
    output_dtype=tf.dtypes.int64,
    name=None
)

Это бессостоятельное (stateless) версия функции tf.random.categorical: если её запустить дважды с одинаковыми seed и формами, она сгенерирует те же псевдослучайные числа. Выходной результат будет одинаковым при многократном запуске на одной и той же аппаратной платформе (и между процессором и графическим процессором), но может изменяться между версиями TensorFlow или на не-CPU/GPU оборудовании.

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 ненормализованные логарифмы вероятностей для всех классов.
`num_samples`	0-мерный. Количество независимых выборок для каждого среза строки.
`seed`	Тензор формы [2], seed генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип `int32` или `int64`. (При использовании XLA, разрешен только `int32`.)
`output_dtype`	Целочисленный тип результата: `int32` или `int64`. По умолчанию `int64`.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращаемое значение
Сгенерированные выборки формы `[batch_size, num_samples]`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/random/stateless_multinomial