從分類分布中抽取樣本。
用法
tf.random.categorical(
logits, num_samples, dtype=None, seed=None, name=None
)
參數
-
logits
形狀為[batch_size, num_classes]
的二維張量。每個切片[i,:]
代表所有類的非規範化 log-probabilities。 -
num_samples
0-D。為每個行切片繪製的獨立樣本數。 -
dtype
輸出的整數類型:int32
或int64
。默認為int64
。 -
seed
一個 Python 整數。用於為分發創建隨機種子。有關行為,請參見tf.random.set_seed
。 -
name
操作的可選名稱。
返回
-
形狀
[batch_size, num_samples]
的繪製樣本。
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:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.random.categorical。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。