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Python mxnet.ndarray.op.sample_gamma用法及代碼示例


用法:

mxnet.ndarray.op.sample_gamma(alpha=None, beta=None, shape=_Null, dtype=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

參數

  • alpha(NDArray) - 分布的 Alpha(形狀)參數。
  • shape(Shape(tuple), optional, default=[]) - 要從每個隨機分布中采樣的形狀。
  • dtype({'None', 'float16', 'float32', 'float64'},optional, default='None') - 輸出的 DType,以防無法推斷。如果未定義(dtype=None),則默認為 float32。
  • beta(NDArray) - 分布的 Beta(規模)參數。
  • out(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

返回

out- 此函數的輸出。

返回類型

NDArray 或 NDArray 列表

使用參數alpha(形狀)和beta(比例)從多個伽馬分布中同時采樣。

分布的參數作為輸入數組提供。 [s] 是輸入數組的形狀,n[s] 的維度,[t] 是指定為運算符參數的形狀,m[t] 的維度。然後輸出將是一個 (n+m) 形狀為 [s]x[t] 的維數組。

對於任何有效的 n 維索引 i 相對於輸入數組,output[i] 將是一個 m 維數組,它包含從分布中隨機抽取的樣本,該分布由索引處的輸入值參數化 i 。如果未設置算子的形狀參數,則每個分布將抽取一個樣本,並且輸出數組的形狀與輸入數組的形狀相同。

例子:

alpha = [ 0.0, 2.5 ]
beta = [ 1.0, 0.7 ]

// Draw a single sample for each distribution
sample_gamma(alpha, beta) = [ 0.        ,  2.25797319]

// Draw a vector containing two samples for each distribution
sample_gamma(alpha, beta, shape=(2)) = [[ 0.        ,  0.        ],
                                        [ 2.25797319,  1.70734084]]

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.op.sample_gamma。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。