Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.random.stateless_poisson

Выводит детерминированные псевдослучайные значения из распределения Пуассона.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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 заданным параметром скорости.

Это бессостоятельное (stateless) представление tf.random.poisson: если его выполнить дважды с одними и теми же значениями семян и формами, он выведет одни и те же псевдослучайные числа. Вывод согласован при нескольких запусках на одном оборудовании, но может изменяться между версиями TensorFlow или на оборудовании, не являющемся CPU/GPU.

Существует небольшая разница в интерпретации параметра shape между stateless_poisson и poisson: в poisson, shape всегда добавляется в начало формы 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 Целочисленный тензор 1-D или Python-массив. Форма тензора результата.
seed Тензор формы [2], семя для генератора случайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA, разрешен только int32.)
lam Тензор. Параметр скорости "лямбда" распределения Пуассона. Форма должна совпадать с правыми измерениями shape.
dtype Тип данных выборок (допустимы целочисленные и вещественные типы данных, поскольку выборки дискретны). По умолчанию: int32.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
samples Тензор заданной формы, заполненный случайными значениями Пуассона. Для каждого i, каждое samples[..., i] — независимое извлечение из распределения Пуассона со скоростью lam[i].

© 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/random/stateless_poisson

Spec-Zone.ru

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