텐서플로우:: ops:: 랜덤포아송V2

지정된 비율에 따른 포아송 분포에서 무작위 값을 출력합니다.

요약

이 작업은 처리 속도에 따라 두 가지 알고리즘을 사용합니다. 처리 속도가 10 이상이면 Hormann의 알고리즘을 사용하여 변환-거부 방식을 통해 샘플을 획득합니다. 자세한 내용은 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 를 참조하십시오.

그렇지 않으면, 균일한 확률 변수를 곱하여 샘플을 얻기 위해 Knuth의 알고리즘이 사용됩니다. Donald E. Knuth(1969)의 저서, Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming, Volume 2. Addison Wesley를 참조하십시오.

논거:

• 범위: Scope 객체
• shape: 1차원 정수 텐서. rate에 주어진 shape 매개변수로 설명되는 각 분포에서 추출할 독립 샘플의 모양.
• 비율: 각 스칼라가 관련 포아송 분포를 설명하는 "비율" 매개변수인 텐서입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• seed: seed 또는 seed2 하나라도 0이 아닌 값으로 설정되면, 지정된 시드를 사용하여 난수 생성기를 초기화합니다. 그렇지 않으면 임의의 시드를 사용합니다.
• seed2: 시드 충돌을 방지하기 위한 두 번째 시드입니다.

보고:

• Output : shape + shape(rate) 의 텐서입니다. 각 슬라이스 [:, ..., :, i0, i1, ...iN] 에는 rate[i0, i1, ...iN] 에 대해 추출된 샘플이 포함됩니다.

공개 속성

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
)