przepływ tensorowy:: ops:: LosowyPoissonV2

Wyprowadza losowe wartości z rozkładu Poissona opisanego współczynnikiem.

Streszczenie

Ta operacja wykorzystuje dwa algorytmy, w zależności od szybkości. Jeśli szybkość >= 10, wówczas do pozyskiwania próbek poprzez transformację-odrzucenie stosuje się algorytm Hormanna. Zobacz http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

W przeciwnym razie algorytm Knutha służy do pozyskiwania próbek poprzez mnożenie jednolitych zmiennych losowych. Patrz Donald E. Knuth (1969). Algorytmy półnumeryczne. Sztuka programowania komputerowego, tom 2. Addison Wesley

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• kształt: tensor liczb całkowitych 1-D. Kształt niezależnych próbek do wyciągnięcia z każdego rozkładu opisanego parametrami kształtu podanymi w szybkości.
• szybkość: tensor, w którym każdy skalar jest parametrem „szybkości” opisującym powiązany rozkład Poissona.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

• ziarno: Jeśli seed lub seed2 jest ustawione na wartość różną od zera, generator liczb losowych jest zaszczepiany przez dane ziarno. W przeciwnym razie jest on zaszczepiany losowo.
• nasiono2: Drugie ziarno, aby uniknąć kolizji nasion.

Zwroty:

• Output : tensor o shape + shape(rate) . Każdy wycinek [:, ..., :, i0, i1, ...iN] zawiera próbki pobrane dla rate[i0, i1, ...iN] .

Atrybuty publiczne

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
)