টেনসরফ্লো :: অপস:: RandomPoissonV2

হার দ্বারা বর্ণিত পয়সন বিতরণ(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷

সারাংশ

এই অপটি হারের উপর নির্ভর করে দুটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। যদি হার >= 10 হয়, তাহলে হরমনের অ্যালগরিদমটি রূপান্তর-প্রত্যাখ্যানের মাধ্যমে নমুনাগুলি অর্জন করতে ব্যবহৃত হয়। http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 দেখুন।

অন্যথায়, নুথের অ্যালগরিদম ইউনিফর্ম র্যান্ডম ভেরিয়েবলকে গুণ করার মাধ্যমে নমুনাগুলি অর্জন করতে ব্যবহৃত হয়। ডোনাল্ড ই. নুথ (1969) দেখুন। সেমিনিউমেরিক্যাল অ্যালগরিদম। দ্য আর্ট অফ কম্পিউটার প্রোগ্রামিং, ভলিউম 2। অ্যাডিসন ওয়েসলি

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• আকৃতি: 1-ডি পূর্ণসংখ্যা টেনসর। প্রতিটি বন্টন থেকে আঁকতে স্বাধীন নমুনার আকৃতি যা হারে প্রদত্ত আকৃতির পরামিতি দ্বারা বর্ণিত।
• হার: একটি টেনসর যেখানে প্রতিটি স্কেলার একটি "রেট" পরামিতি যা সম্পর্কিত বিষ বিতরণকে বর্ণনা করে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• বীজ: যদি seed বা seed2 অ-শূন্য সেট করা হয়, তাহলে প্রদত্ত বীজ দ্বারা এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর বীজ হয়। অন্যথায়, এটি একটি এলোমেলো বীজ দ্বারা বীজ হয়।
• বীজ 2: বীজ সংঘর্ষ এড়াতে একটি দ্বিতীয় বীজ।

রিটার্ন:

• Output : আকৃতির shape + shape(rate) সহ একটি টেনসর। প্রতিটি স্লাইস [:, ..., :, i0, i1, ...iN] rate[i0, i1, ...iN]

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)