tf.random.stateless_uniform

Выводит детерминированные псевдослучайные значения из равномерного распределения.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.random.stateless_uniform

tf.random.stateless_uniform(
    shape,
    seed,
    minval=0,
    maxval=None,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    name=None,
    alg='auto_select'
)

Это бессостояниевая версия tf.random.uniform: если её запустить дважды с одинаковыми начальными значениями и формами, она выведет те же псевдослучайные числа. Выходной результат согласован в нескольких запусках на одном оборудовании (и между процессором и графическим процессором), но может меняться между версиями TensorFlow или на оборудовании, не являющемся процессором/графическим процессором.

Сгенерированные значения следуют равномерному распределению в диапазоне [minval, maxval). Нижняя граница minval включена в диапазон, а верхняя граница maxval исключена.

Для чисел с плавающей запятой, диапазон по умолчанию [0, 1). Для целых чисел, по крайней мере maxval необходимо указать явно.

В случае целых чисел, псевдослучайные целые числа имеют небольшую погрешность, если maxval - minval не является точной степенью двойки. Погрешность невелика для значений maxval - minval значительно меньших, чем диапазон результата (либо 2**32 либо 2**64).

Для целых чисел с полным диапазоном (то есть включающими как максимальное, так и минимальное значение), передайте minval=None и maxval=None с целым числом dtype. Для целочисленного типа данных, как minval и maxval должны быть None, так и ни один не может быть None. Например:

ints = tf.random.stateless_uniform(
    [10], seed=(2, 3), minval=None, maxval=None, dtype=tf.int32)

Аргументы
`shape`	1-мерный целочисленный тензор или Python массив. Форма тензора на выходе.
`seed`	Тензор размера [2], начальное значение для генератора псевдослучайных чисел. Должен иметь тип `int32` или `int64`. (При использовании XLA, допускается только `int32`.)
`minval`	Тензор или Python значение типа `dtype`, совместимое с вектором `shape` (для целочисленных типов, векторизация не поддерживается, поэтому оно должно быть скалярным). Нижняя граница диапазона генерируемых случайных значений. Передайте `None` для целых чисел с полным диапазоном. По умолчанию 0.
`maxval`	Тензор или Python значение типа `dtype`, совместимое с вектором `shape` (для целочисленных типов, векторизация не поддерживается, поэтому оно должно быть скалярным). Верхняя граница диапазона генерируемых случайных значений. По умолчанию 1, если `dtype` с плавающей запятой. Передайте `None` для целых чисел с полным диапазоном.
`dtype`	Тип выходного значения: `float16`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`, или `int64`. Для безграничных целых равномерных распределений (`minval`, `maxval` оба `None`), можно использовать `uint32` и `uint64`. По умолчанию `float32`.
`name`	Имя операции (необязательно).
`alg`	Алгоритм генератора псевдослучайных чисел (RNG). Допустимые варианты: `"philox"` для алгоритма Филокса, `"threefry"` для алгоритма ТриФрай и `"auto_select"` (по умолчанию) для автоматического выбора алгоритма системой на основе типа устройства. Также можно использовать значения `tf.random.Algorithm`. Обратите внимание, что с `"auto_select"`, результаты этой функции могут меняться при работе на другом устройстве.

Возвращает
Тензор указанной формы, заполненный случайными равномерными значениями.

Возможные ошибки
`ValueError`	Если `dtype` целочисленное и только одно из `minval` или `maxval` указано.

© 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_uniform