flujo tensor:: operaciones:: AleatorioPoissonV2

Genera valores aleatorios de las distribuciones de Poisson descritas por tasa.

Resumen

Esta operación utiliza dos algoritmos, según la tasa. Si la tasa >= 10, entonces el algoritmo de Hormann se utiliza para adquirir muestras mediante transformación-rechazo. Consulte http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

De lo contrario, el algoritmo de Knuth se utiliza para adquirir muestras multiplicando variables aleatorias uniformes. Véase Donald E. Knuth (1969). Algoritmos seminuméricos. El arte de la programación informática, volumen 2. Addison Wesley

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• forma: tensor entero 1-D. Forma de muestras independientes para extraer de cada distribución descrita por los parámetros de forma dados en tasa.
• tasa: tensor en el que cada escalar es un parámetro de "tasa" que describe la distribución de Poisson asociada.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• semilla: si seed o seed2 se configuran como distintos de cero, el generador de números aleatorios se siembra con la semilla dada. De lo contrario, se siembra con una semilla aleatoria.
• semilla2: una segunda semilla para evitar la colisión de semillas.

Devoluciones:

• Output : Un tensor con forma shape + shape(rate) . Cada segmento [:, ..., :, i0, i1, ...iN] contiene las muestras extraídas para rate[i0, i1, ...iN] .

Atributos públicos

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
)