multinomial函数:从多项式分布中抽取样本

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-11-03
tf.multinomial 函数
multinomial(
    logits,
    num_samples,
    seed=None,
    name=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py.

参见指南:生成常量,序列和随机值>随机张量

从多项式分布中抽取样本.

例:

# 样本具有形状 [1,5],其中每个值是 0 或 1,具有相等的概率.
samples = tf.multinomial(tf.log([[10., 10.]]), 5)

参数:

  • logits:形状为 [batch_size, num_classes] 的二维张量;每个切片:[i, :] 表示所有类的非标准化对数概率.
  • num_samples:0维张量.为每行切片绘制的独立样本数.
  • seed:Python 整数.用于为分发创建一个随机种子.你可以查看 tf.set_random_seed 操作.
  • name:操作的可选名称.

返回值:

返回绘制样品的形状 [batch_size, num_samples].

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