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


從截斷的正態分布中輸出隨機值。

用法

tf.random.stateless_parameterized_truncated_normal(
    shape, seed, means=0.0, stddevs=1.0, minvals=-2.0, maxvals=2.0, name=None
)

參數

  • shape 一維整數 Tensor 或 Python 數組。輸出張量的形狀。
  • 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。)
  • means Tensor 或 dtype 類型的 Python 值。截斷正態分布的平均值。這必須與 stddevs , minvals 和 maxvals 一起廣播，並且廣播的形狀必須以 shape 為主。
  • stddevs Tensor 或 dtype 類型的 Python 值。截斷正態分布的標準差。這必須與 means , minvals 和 maxvals 一起廣播，並且廣播的形狀必須以 shape 為主。
  • minvals Tensor 或 dtype 類型的 Python 值。截斷正態分布的最小值。這必須與 means , stddevs 和 maxvals 一起廣播，並且廣播的形狀必須以 shape 為主。
  • maxvals Tensor 或 dtype 類型的 Python 值。截斷正態分布的最大值。這必須與 means , stddevs 和 minvals 一起廣播，並且廣播的形狀必須以 shape 為主。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • 用隨機截斷的正常值填充的指定形狀的張量。

生成的值遵循具有指定均值和標準差的正態分布，但幅度大於均值 2 個標準差的值將被丟棄並重新選擇。

例子：

來自截斷法線的樣本，具有廣播的延遲形狀參數。

means = 0.
stddevs = tf.math.exp(tf.random.uniform(shape=[2, 3]))
minvals = [-1., -2., -1000.]
maxvals = [[10000.], [1.]]
y = tf.random.stateless_parameterized_truncated_normal(
  shape=[10, 2, 3], seed=[7, 17],
  means=means, stddevs=stddevs, minvals=minvals, maxvals=maxvals)
y.shape
TensorShape([10, 2, 3])

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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.stateless_parameterized_truncated_normal。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。