dòng chảy căng:: ôi:: Ngẫu nhiênPoissonV2

Đưa ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân bố Poisson được mô tả theo tỷ lệ.

Bản tóm tắt

Hoạt động này sử dụng hai thuật toán, tùy thuộc vào tốc độ. Nếu tỷ lệ >= 10 thì thuật toán của Hormann được sử dụng để thu mẫu thông qua quá trình loại bỏ biến đổi. Xem http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

Mặt khác, thuật toán Knuth được sử dụng để lấy mẫu thông qua việc nhân các biến ngẫu nhiên thống nhất. Xem Donald E. Knuth (1969). Thuật toán Seminumerical. Nghệ thuật lập trình máy tính, Tập 2. Addison Wesley

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• hình dạng: tensor số nguyên 1-D. Hình dạng của các mẫu độc lập được rút ra từ mỗi phân bố được mô tả bằng các tham số hình dạng được đưa ra theo tỷ lệ.
• tốc độ: Một tenxơ trong đó mỗi đại lượng vô hướng là một tham số "tốc độ" mô tả phân bố poisson liên quan.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• hạt giống: Nếu seed hoặc seed2 được đặt khác 0, bộ tạo số ngẫu nhiên sẽ được gieo hạt giống đã cho. Nếu không, nó sẽ được gieo bởi một hạt giống ngẫu nhiên.
• Seed2: Hạt giống thứ hai để tránh va chạm hạt giống.

Trả về:

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