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:: Ngẫu nhiênPoissonV2
#include <random_ops.h>
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]
.
Các hàm tĩnh công khai |
---|
Dtype (DataType x) | |
Seed (int64 x) | |
Seed2 (int64 x) | |
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
loại D
Attrs Dtype(
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::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```"]]