Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Đa thức
#include <random_ops.h>
Lấy mẫu từ phân phối đa thức.
Bản tóm tắt
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- logits: Tensor 2-D có hình dạng
[batch_size, num_classes]
. Mỗi lát [i, :]
biểu thị xác suất nhật ký không chuẩn hóa cho tất cả các lớp. - num_samples: 0-D. Số lượng mẫu độc lập cần vẽ cho mỗi lát hàng.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- hạt giống: Nếu hạt giống hoặc hạt giống2 được đặt khác 0, bộ tạo số ngẫu nhiên bên trong sẽ được gieo hạt giống đã cho. Nếu không, một hạt giống ngẫu nhiên sẽ được sử dụng.
- Seed2: Hạt giống thứ hai để tránh va chạm hạt giống.
Trả về:
-
Output
: Tensor 2-D có hình dạng [batch_size, num_samples]
. Mỗi lát [i, :]
chứa các nhãn lớp được vẽ với phạm vi [0, num_classes)
.
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Các hàm tĩnh công khai
Đầu raDtype
Attrs OutputDtype(
DataType x
)
Hạt giống
Attrs Seed(
int64 x
)
Hạt giống2
Attrs Seed2(
int64 x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Multinomial Class Reference\n\ntensorflow::ops::Multinomial\n============================\n\n`#include \u003crandom_ops.h\u003e`\n\nDraws samples from a multinomial distribution.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- logits: 2-D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape `[batch_size, num_classes]`. Each slice `[i, :]` represents the unnormalized log probabilities for all classes.\n- num_samples: 0-D. Number of independent samples to draw for each row slice.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1_1_attrs)):\n\n- seed: If either seed or seed2 is set to be non-zero, the internal random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, a random seed is used.\n- seed2: A second seed to avoid seed collision.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 2-D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape `[batch_size, num_samples]`. Each slice `[i, :]` contains the drawn class labels with range `[0, num_classes)`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Multinomial](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a96d252cc42db1e0cad0a64cb36e8dd17)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` logits, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_samples)` ||\n| [Multinomial](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a70c0ba099add2db08773240f75d985e3)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` logits, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_samples, const `[Multinomial::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a45b39de08c317c75ef554114ab7305f2) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a6a1eb6aa0ee5680c889a15fcbb64eea1) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1ae386d54422fe11f8963cdb5c403c4dd5)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1ab7c86d59414a2504b91b5e9f6a34e7b9)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a2c35c8fd690941576d7163b605d01678)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [OutputDtype](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a52a67bb622d9dc2c672d5b534e498335)`(DataType x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1_1_attrs) |\n| [Seed](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1a5fba481081090883283e3b7e556565ee)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1_1_attrs) |\n| [Seed2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1ae46c069e65181a29054c3f64ac06d630)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::Multinomial::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/multinomial/attrs) | Optional attribute setters for [Multinomial](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/multinomial#classtensorflow_1_1ops_1_1_multinomial). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Multinomial\n\n```gdscript\n Multinomial(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input logits,\n ::tensorflow::Input num_samples\n)\n``` \n\n### Multinomial\n\n```gdscript\n Multinomial(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input logits,\n ::tensorflow::Input num_samples,\n const Multinomial::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### OutputDtype\n\n```carbon\nAttrs OutputDtype(\n DataType x\n)\n``` \n\n### Seed\n\n```text\nAttrs Seed(\n int64 x\n)\n``` \n\n### Seed2\n\n```text\nAttrs Seed2(\n int64 x\n)\n```"]]