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Python tf.random.stateless_categorical用法及代码示例


从分类分布中抽取确定性伪随机样本。

用法

tf.random.stateless_categorical(
    logits, num_samples, seed, dtype=tf.dtypes.int64, name=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 形状 [2] 张量，随机数生成器的种子。必须具有数据类型 int32 或 int64 。 (使用 XLA 时，仅允许使用 int32。)
  • dtype 输出的整数类型：int32 或 int64。默认为 int64 。
  • name 操作的可选名称。

返回

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

这是tf.categorical 的无状态版本：如果使用相同的种子和形状运行两次，它将产生相同的伪随机数。输出在同一硬件(以及 CPU 和 GPU 之间)上的多次运行中是一致的，但可能会在 TensorFlow 版本之间或在非 CPU/GPU 硬件上发生变化。

例子：

# samples has shape [1, 5], where each value is either 0 or 1 with equal
# probability.
samples = tf.random.stateless_categorical(
    tf.math.log([[0.5, 0.5]]), 5, seed=[7, 17])

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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.random.stateless_categorical。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。