tensorflow::ops::RandomPoissonV2

Genera valori casuali dalla/e distribuzione/i di Poisson descritta/e dal tasso.

Riepilogo

Questa operazione utilizza due algoritmi, a seconda del tasso. Se il tasso è maggiore o uguale a 10, viene utilizzato l'algoritmo di Hormann per acquisire i campioni tramite rigetto della trasformazione. Vedere http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

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

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• forma: tensore intero 1D. Forma dei campioni indipendenti da estrarre da ciascuna distribuzione descritta dai parametri di forma forniti in rate.
• tasso: Un tensore in cui ogni scalare è un parametro "tasso" che descrive la distribuzione di Poisson associata.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• seed: Se seed o seed2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene inizializzato con il seed specificato. Altrimenti, viene inizializzato con un seed casuale.
• seed2: Un secondo seme per evitare collisioni tra i semi.

Resi:

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

attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output output

 RandomPoissonV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input rate
)

 RandomPoissonV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input rate,
  const RandomPoissonV2::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Dtype(
  DataType x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)