RandomPoisson

classe finale pubblica RandomPoisson

Restituisce valori casuali dalle distribuzioni di Poisson descritte dalla velocità.

Questa operazione utilizza due algoritmi, a seconda della velocità. Se la velocità >= 10, viene utilizzato l'algoritmo di Hormann per acquisire campioni tramite trasformazione-rifiuto. Vedere http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974.

Altrimenti, l'algoritmo di Knuth viene utilizzato per acquisire campioni moltiplicando variabili casuali uniformi. Vedi Donald E. Knuth (1969). Algoritmi seminumerici. L'arte della programmazione informatica, volume 2. Addison Wesley

Classi nidificate

classe RandomPoisson.Opzioni Attributi facoltativi per RandomPoisson

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <V>
comeuscita ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <V estende TNumber > RandomPoisson <V>
create ( Scope scope, Operando <? estende TNumber > forma, Operando <? estende TNumber > rate, Classe<V> dtype, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomPoisson.
statico RandomPoisson < TInt64 >
create ( Scope scope, Operando <? estende TNumber > forma, Operando <? estende TNumber > rate, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomPoisson utilizzando i tipi di output predefiniti.
Uscita <V>
produzione ()
Un tensore con forma `shape + shape(rate)`.
RandomPoisson.Options statico
seme (seme lungo)
RandomPoisson.Options statico
seme2 (seme lungo2)

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "RandomPoissonV2"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <V> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static RandomPoisson <V> create ( Scope scope, Operando <? estende TNumber > forma, Operando <? estende TNumber > rate, Classe<V> dtype, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomPoisson.

Parametri
scopo ambito attuale
forma Tensore intero 1-D. Forma dei campioni indipendenti da trarre da ciascuna distribuzione descritta dai parametri di forma indicati in velocità.
valutare Un tensore in cui ogni scalare è un parametro di "velocità" che descrive la distribuzione di Poisson associata.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di RandomPoisson

public static RandomPoisson < TInt64 > create ( Scope scope, Operando <? estende TNumber > forma, Operando <? estende TNumber > rate, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomPoisson utilizzando i tipi di output predefiniti.

Parametri
scopo ambito attuale
forma Tensore intero 1-D. Forma dei campioni indipendenti da trarre da ciascuna distribuzione descritta dai parametri di forma indicati in velocità.
valutare Un tensore in cui ogni scalare è un parametro di "velocità" che descrive la distribuzione di Poisson associata.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di RandomPoisson

uscita pubblica <V> uscita ()

Un tensore con forma `shape + shape(rate)`. Ogni sezione "[:, ..., :, i0, i1, ...iN]" contiene i campioni estratti per "rate[i0, i1, ...iN]".

Seme pubblico statico RandomPoisson.Options (seme lungo)

Parametri
seme Se "seed" o "seed2" sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seme specificato. Altrimenti, viene seminato da un seme casuale.

public static RandomPoisson.Options seed2 (Long seed2)

Parametri
seme2 Un secondo seme per evitare la collisione dei semi.