tensorflow::ops::RandomPoissonV2

Hàm này xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối Poisson được mô tả bởi tốc độ.

Bản tóm tắt

Thao tác này sử dụng hai thuật toán, tùy thuộc vào tỷ lệ. Nếu tỷ lệ >= 10, thì thuật toán của Hormann được sử dụng để thu thập mẫu thông qua phương pháp loại bỏ biến đổi. Xem http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

Ngược lại, thuật toán của Knuth được sử dụng để thu thập mẫu bằng cách nhân các biến ngẫu nhiên đồng nhất. Xem Donald E. Knuth (1969). Thuật toán bán số. Nghệ thuật lập trình máy tính, Tập 2. Addison Wesley

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• Hình dạng: Tensor số nguyên 1 chiều. Hình dạng của các mẫu độc lập được lấy từ mỗi phân phối được mô tả bởi các tham số hình dạng được đưa ra trong tỷ lệ.
• Tỷ lệ: Một tenxơ trong đó mỗi đại lượng vô hướng là một tham số "tỷ lệ" mô tả phân bố Poisson tương ứng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• seed: Nếu seed hoặc seed2 được đặt khác 0, bộ tạo số ngẫu nhiên sẽ được gieo hạt bằng seed đã cho. Nếu không, nó sẽ được gieo hạt bằng một seed ngẫu nhiên.
• seed2: Một seed thứ hai để tránh xung đột seed.

Trả về:

• Output : Một tensor có shape + shape(rate) . Mỗi lát cắt [:, ..., :, i0, i1, ...iN] chứa các mẫu được lấy cho rate[i0, i1, ...iN] .

Thuộc tính công khai

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
)