Класс Generator
Класс Generator представляет собой генератор случайных чисел в TensorFlow. Он инкапсулирует алгоритм генерации, начальное зерно и внутреннее состояние, что позволяет воспроизводить последовательности случайных значений. Объекты этого класса используются для инициализации слоев, создания тензоров со случайными значениями и выполнения операций перемешивания. Первым параметром при создании обычно выступает алгоритм (например, "philox" или "threefry"), вторым - начальное зерно (seed).
Синтаксис
tf.random.Generator(algorithm, seed)
Пример
Давайте создадим генератор с алгоритмом "philox" и фиксированным зерном:
import tensorflow as tf
gen = tf.random.Generator(algorithm="philox", seed=0)
print(gen)
Результат выполнения кода:
"<tensorflow.python.ops.stateful_random_ops.Generator object at 0x...>"
Пример
Давайте сгенерируем тензор случайных чисел, используя метод normal:
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([-0.2058 0.4894 1.3458 -0.2065 -0.5598], shape=(5,), dtype=float32)
Пример
Давайте создадим генератор и сгенерируем случайные целые числа:
import tensorflow as tf
gen = tf.random.Generator(algorithm="philox", seed=0)
t = gen.uniform([5], minval=0, maxval=10, dtype=tf.int32)
print(t)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([2 5 6 7 1], shape=(5,), dtype=int32)
