从每个给定的泊松分布中抽取 shape
样本。
用法
tf.compat.v1.random_poisson(
lam, shape, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)
参数
-
lam
张量或 Python 值或dtype
类型的 N-D 数组。lam
提供说明泊松分布的速率参数以进行采样。 -
shape
一维整数张量或 Python 数组。每个 "rate" 参数化分布要绘制的输出样本的形状。 -
dtype
输出的类型:float16
,float32
,float64
,int32
或int64
。 -
seed
一个 Python 整数。用于为分布创建随机种子。有关行为,请参见tf.random.set_seed
。 -
name
操作的可选名称。
返回
-
samples
形状为tf.concat([shape, tf.shape(lam)], axis=0)
的Tensor
,其值类型为dtype
。
lam
是说明分布的速率参数。
例子:
samples = tf.random.poisson([0.5, 1.5], [10])
# samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents
# the samples drawn from each distribution
samples = tf.random.poisson([12.2, 3.3], [7, 5])
# samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:,:, 0] and [:,:, 1]
# represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions
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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.random_poisson。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。