Python tf.random.experimental.stateless_fold_in用法及代码示例

将数据折叠到 RNG 种子中以形成新的 RNG 种子。

用法

tf.random.experimental.stateless_fold_in(
    seed, data, alg='auto_select'
)

参数

seed 一个 RNG 种子(一个具有形状 [2] 和 dtype int32 或 int64 的张量)。 (使用 XLA 时，仅允许使用 int32。)
data int32 或 int64 标量，表示要折叠到种子中的数据。
alg 用于生成随机数的 RNG 算法。有关详细说明，请参阅tf.random.stateless_uniform。

一个新的 RNG 种子，它是输入的确定性函数，并且对于生成新的伪随机值流在统计上是安全的。它将具有与 data 相同的 dtype(如果 data 没有明确的 dtype，则 dtype 将由 tf.convert_to_tensor 确定)。

例如，在distributed-training 设置中，假设我们有一个主种子和一个副本 ID。我们希望将副本ID折叠到主种子中，形成一个"replica seed"供该副本稍后使用，这样不同的副本会产生不同的随机数，但整个系统的再现性仍然可以由主种子控制：

master_seed = [1, 2]
replica_id = 3
replica_seed = tf.random.experimental.stateless_fold_in(
  master_seed, replica_id)
print(replica_seed)
tf.Tensor([1105988140          3], shape=(2,), dtype=int32)
tf.random.stateless_normal(shape=[3], seed=replica_seed)
<tf.Tensor:shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.03197195, 0.8979765 ,
0.13253039], dtype=float32)>

相关用法

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.random.experimental.stateless_fold_in。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。

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