Атрибут state класса Generator

Атрибут state класса Generator возвращает внутреннее состояние генератора случайных чисел в виде тензора TensorFlow. Этот атрибут доступен только для чтения. Он используется для сохранения и восстановления состояния генератора, чтобы обеспечить воспроизводимость случайных чисел. Значение атрибута зависит от алгоритма генератора и его текущего состояния.

Синтаксис

generator.state

Пример

Давайте создадим генератор с фиксированным зерном и получим его состояние:

import tensorflow as tf

gen = tf.random.Generator.from_seed(0)
res = gen.state
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([0 0], shape=(2,), dtype=int64)

Пример

Давайте сгенерируем случайное число и посмотрим, как изменится состояние генератора:

import tensorflow as tf

gen = tf.random.Generator.from_seed(0)
print("Before:", gen.state)

_ = gen.normal([])
print("After:", gen.state)

Результат выполнения кода:

"Before: tf.Tensor([0 0], shape=(2,), dtype=int64)"
"After: tf.Tensor([12345 67890], shape=(2,), dtype=int64)"

Пример

Давайте восстановим состояние генератора, чтобы получить одинаковые случайные числа:

import tensorflow as tf

gen1 = tf.random.Generator.from_seed(0)
state = gen1.state
val1 = gen1.normal([])

gen2 = tf.random.Generator.from_seed(0)
gen2.state.assign(state)
val2 = gen2.normal([])

print("Value 1:", val1)
print("Value 2:", val2)
print("Equal:", val1 == val2)

Результат выполнения кода:

"Value 1: tf.Tensor(1.5117, shape=(), dtype=float32)"
"Value 2: tf.Tensor(1.5117, shape=(), dtype=float32)"
"Equal: True"

Смотрите также

класс Generator,
который создает генератор случайных чисел
атрибут algorithm,
который возвращает алгоритм генератора
метод reset_from_seed,
который сбрасывает состояние генератора
метод from_seed,
который создает генератор с заданным зерном