深入浅出TensorFlow2函数——tf.random.poisson

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绘制shape个来自每个给定泊松分布的样本。

语法
tf.random.poisson(
    shape,
    lam,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    seed=None,
    name=None
)
参数
  • shape:输出张量的形状,为一个一维整数张量或Python数组。
  • lam:样本提供描述泊松分布的参数。
  • dtype:输出的浮点类型:float16bfloat16float32float64,默认为float32
  • seed:[int] 用于为创建分布的随机种子。可参考tf.random.set_seed
  • name:[可选] 操作的名称。
返回值

用泊松分布值填充的指定形状的张量。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-511030.html

实例
samples = tf.random.poisson([10], [0.5, 1.5])
# samples has shape [10, 2], where each slice [:, 0] and [:, 1] represents
# the samples drawn from each distribution

samples = tf.random.poisson([7, 5], [12.2, 3.3])
# samples has shape [7, 5, 2], where each slice [:, :, 0] and [:, :, 1]
# represents the 7x5 samples drawn from each of the two distributions
函数实现
@tf_export("random.poisson", v1=[])
@dispatch.add_dispatch_support
def random_poisson_v2(shape, lam, dtype=dtypes.float32, seed=None, name=None):
  """Draws `shape` samples from each of the given Poisson distribution(s).
  `lam` is the rate parameter describing the distribution(s).
  Example:

  Args:
    shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output samples
      to be drawn per "rate"-parameterized distribution.
    lam: A Tensor or Python value or N-D array of type `dtype`.
      `lam` provides the rate parameter(s) describing the poisson
      distribution(s) to sample.
    dtype: The type of the output: `float16`, `float32`, `float64`, `int32` or
      `int64`.
    seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distributions.
      See
      `tf.random.set_seed`
      for behavior.
    name: Optional name for the operation.
  Returns:
    samples: a `Tensor` of shape `tf.concat([shape, tf.shape(lam)], axis=0)`
      with values of type `dtype`.
  """
  with ops.name_scope(name, "random_poisson", [lam, shape]):
    shape = ops.convert_to_tensor(shape, name="shape", dtype=dtypes.int32)
    seed1, seed2 = random_seed.get_seed(seed)
    result = gen_random_ops.random_poisson_v2(
        shape, lam, dtype=dtype, seed=seed1, seed2=seed2)
    _maybe_set_static_shape_helper(result, shape, lam)
    return result

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