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

從泊鬆分布輸出確定性偽隨機值。

用法

tf.random.stateless_poisson(
    shape, seed, lam, dtype=tf.dtypes.int32, name=None
)

參數

shape 一維整數張量或 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。)
lam 張量。泊鬆分布的速率參數"lambda"。形狀必須與 shape 的最右側尺寸相匹配。
dtype 樣本的 Dtype(允許使用 int 或 float dtype，因為樣本是離散的)。默認值：int32。
name 操作的名稱(可選)。

samples 用隨機泊鬆值填充的指定形狀的張量。對於每個 i，每個 samples[..., i] 都是來自 Poisson 分布的獨立抽取，速率為 lam[i] 。

生成的值遵循具有指定速率參數的泊鬆分布。

這是tf.random.poisson 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。在同一硬件上多次運行的輸出是一致的，但可能會在 TensorFlow 版本之間或在非 CPU/GPU 硬件上發生變化。

stateless_poisson 和 poisson 之間的 shape 參數的解釋存在細微差別：在 poisson 中，shape 始終位於 lam 的形狀之前；而在 stateless_poisson 中， lam 的形狀必須與 shape 的尾隨尺寸匹配。

例子：

samples = tf.random.stateless_poisson([10, 2], seed=[12, 34], lam=[5, 15])
# samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents
# the samples drawn from each distribution

samples = tf.random.stateless_poisson([7, 5, 2], seed=[12, 34], lam=[5, 15])
# samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:,:, 0] and [:,:, 1]
# represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions

rate = tf.constant([[1.], [3.], [5.]])
samples = tf.random.stateless_poisson([30, 3, 1], seed=[12, 34], lam=rate)
# samples has shape [30, 3, 1], with 30 samples each of 3x1 distributions.

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_poisson。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。

用法

參數

返回

例子：