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Python tf.compat.v1.multinomial用法及代码示例


从多项分布中抽取样本。 (已弃用)

用法

tf.compat.v1.multinomial(
    logits, num_samples, seed=None, name=None, output_dtype=None
)

参数

  • logits 形状为 [batch_size, num_classes] 的二维张量。每个切片 [i,:] 代表所有类的非规范化 log-probabilities。
  • num_samples 0-D。为每个行切片绘制的独立样本数。
  • seed 一个 Python 整数。用于为分发创建随机种子。有关行为，请参见tf.random.set_seed。
  • name 操作的可选名称。
  • output_dtype 输出的整数类型：int32 或 int64。默认为 int64 。

返回

  • 形状 [batch_size, num_samples] 的绘制样本。

警告：此函数已弃用。它将在未来的版本中删除。更新说明：改用tf.random.categorical。

例子：

# samples has shape [1, 5], where each value is either 0 or 1 with equal
# probability.
samples = tf.random.categorical(tf.math.log([[0.5, 0.5]]), 5)

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.multinomial。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。