tf.raw_ops.Multinomial

Выборка образцов из многомерного распределения.

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.raw_ops.Multinomial(
    logits,
    num_samples,
    seed=0,
    seed2=0,
    output_dtype=tf.dtypes.int64,
    name=None
)

Аргументы
`logits`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `int64`, `bfloat16`, `uint16`, `half`, `uint32`, `uint64`. 2-мерный тензор с формой `[batch_size, num_classes]`. Каждый срез `[i, :]` представляет собой ненормализованные логарифмические вероятности для всех классов.
`num_samples`	A `Tensor` типа `int32`. 0-мерное. Количество независимых выборок для каждого среза строки.
`seed`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, внутренний генератор случайных чисел инициализируется заданным значением seed. В противном случае используется случайное seed.
`seed2`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Второе значение seed для предотвращения коллизий seed.
`output_dtype`	Необязательный `tf.DType` из: `tf.int32, tf.int64`. По умолчанию `tf.int64`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `output_dtype`.

© 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/raw_ops/Multinomial