Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: СлучайныйПуассонV2
#include <random_ops.h>
Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью.
Краткое содержание
Эта операция использует два алгоритма, в зависимости от скорости. Если скорость >= 10, то алгоритм Хормана используется для получения выборок посредством преобразования-отбраковки. См. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .
В противном случае алгоритм Кнута используется для получения выборок путем умножения однородных случайных величин. См. Дональд Э. Кнут (1969). Получисловые алгоритмы. Искусство компьютерного программирования, Том 2. Эддисон Уэсли
Аргументы:
- область: объект области.
- форма: одномерный целочисленный тензор. Форма независимых выборок, извлекаемая из каждого распределения, описываемого параметрами формы, указанными в скорости.
- скорость: Тензор, в котором каждый скаляр является параметром «скорости», описывающим соответствующее распределение Пуассона.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- начальное число: если
seed
или seed2
задано ненулевое значение, генератор случайных чисел заполняется данным начальным числом. В противном случае он засеивается случайным семенем. - семя2: второе семя, чтобы избежать столкновения семян.
Возврат:
-
Output
: тензор с формой shape + shape(rate)
. Каждый срез [:, ..., :, i0, i1, ...iN]
содержит выборки, взятые для rate[i0, i1, ...iN]
.
Публичные статические функции |
---|
Dtype (DataType x) | |
Seed (int64 x) | |
Seed2 (int64 x) | |
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Дтип
Attrs Dtype(
DataType x
)
Семя
Attrs Seed(
int64 x
)
Семя2
Attrs Seed2(
int64 x
)
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::RandomPoissonV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::RandomPoissonV2\n================================\n\n`#include \u003crandom_ops.h\u003e`\n\nOutputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate.\n\nSummary\n-------\n\nThis op uses two algorithms, depending on rate. If rate \\\u003e= 10, then the algorithm by Hormann is used to acquire samples via transformation-rejection. See \u003chttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974\u003e.\n\nOtherwise, Knuth's algorithm is used to acquire samples via multiplying uniform random variables. See Donald E. Knuth (1969). Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming, Volume 2. Addison Wesley\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- shape: 1-D integer tensor. Shape of independent samples to draw from each distribution described by the shape parameters given in rate.\n- rate: A tensor in which each scalar is a \"rate\" parameter describing the associated poisson distribution.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1_1_attrs)):\n\n- seed: If either `seed` or `seed2` are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed.\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): A tensor with shape `shape + shape(rate)`. Each slice `[:, ..., :, i0, i1, ...iN]` contains the samples drawn for `rate[i0, i1, ...iN]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [RandomPoissonV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1ac6781b746b5d655d44cf7298d0ec0e8d)`(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)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` rate)` ||\n| [RandomPoissonV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1affe491853f03c22d0d69fe155380690d)`(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)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` rate, const `[RandomPoissonV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1a8a6d22a45ef402122008fd37ae60584a) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1aacc4e0f70e7215919fd2ed050cc778ec) | `::`[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_random_poisson_v2_1a2c4c1c5791ce65536c0711c345c5104f)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1a680111c81759da8f485b7c57830a97c8)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1ab0e8e0cee5576ad5d628eb26db934fc6)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Dtype](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1a16ea2843b7cb14092e392a1634d5f9d3)`(DataType x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1_1_attrs) |\n| [Seed](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1a4923276f993adff27a39549f725e140c)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1_1_attrs) |\n| [Seed2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1a3db3d3b1dcf6fd61014a43d46719c992)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::RandomPoissonV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-poisson-v2/attrs) | Optional attribute setters for [RandomPoissonV2](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/random-poisson-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_poisson_v2). |\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### RandomPoissonV2\n\n```gdscript\n RandomPoissonV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input rate\n)\n``` \n\n### RandomPoissonV2\n\n```gdscript\n RandomPoissonV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input rate,\n const RandomPoissonV2::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### Dtype\n\n```carbon\nAttrs Dtype(\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```"]]