tf.random.stateless_truncated_normal
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Выводит детерминированные псевдослучайные значения, распределенные по усеченному нормальному закону.
tf.random.stateless_truncated_normal(
shape,
seed,
mean=0.0,
stddev=1.0,
dtype=tf.dtypes.float32,
name=None,
alg='auto_select'
)
Это бессостоятельное (stateless) версия tf.random.truncated_normal: если ее запустить дважды с одинаковыми семенами и формами, она будет генерировать одни и те же псевдослучайные числа. Выходной результат согласован при нескольких запусках на одном оборудовании (и между процессором и графическим процессором), но может меняться между версиями TensorFlow или на оборудовании, не являющимся процессором/графическим процессором.
Сгенерированные значения следуют нормальному распределению со заданной средней и стандартным отклонением, за исключением того, что значения, абсолютная величина которых больше, чем 2 стандартных отклонения от среднего, отбрасываются и выбираются заново.
| Аргументы | |
|---|---|
shape | 1-мерный целочисленный тензор или Python-массив. Форма выходного тензора. |
seed | Тензор формы [2], семя генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип int32 или int64. (При использовании XLA, разрешается только int32.) |
mean | 0-мерный тензор или Python-значение типа dtype. Среднее значение усеченного нормального распределения. |
stddev | 0-мерный тензор или Python-значение типа dtype. Стандартное отклонение нормального распределения до усечения. |
dtype | Тип выходного значения. |
name | Имя операции (необязательно). |
alg | Алгоритм ПСП, используемый для генерации случайных чисел. См. tf.random.stateless_uniform для подробного объяснения. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Тензор заданной формы, заполненный случайными усеченными нормальными значениями. |
© 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_truncated_normal