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Python tf.random.stateless_categorical用法及代碼示例


從分類分布中抽取確定性偽隨機樣本。

用法

tf.random.stateless_categorical(
    logits, num_samples, seed, dtype=tf.dtypes.int64, 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。
  • seed 形狀 [2] 張量，隨機數生成器的種子。必須具有數據類型 int32 或 int64 。 (使用 XLA 時，僅允許使用 int32。)
  • dtype 輸出的整數類型：int32 或 int64。默認為 int64 。
  • name 操作的可選名稱。

返回

  • 形狀 [batch_size, num_samples] 的繪製樣本。

這是tf.categorical 的無狀態版本：如果使用相同的種子和形狀運行兩次，它將產生相同的偽隨機數。輸出在同一硬件(以及 CPU 和 GPU 之間)上的多次運行中是一致的，但可能會在 TensorFlow 版本之間或在非 CPU/GPU 硬件上發生變化。

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])

相關用法


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.stateless_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。