Метод binomial класса Generator
Метод binomial применяется к объекту класса Generator для генерации случайных значений, подчиняющихся биномиальному распределению. Первым параметром метод принимает форму выходного тензора, вторым - общее количество испытаний counts, третьим - вероятность успеха в каждом испытании probs. Метод возвращает тензор указанной формы с целочисленными значениями.
Синтаксис
generator.binomial(shape, counts, probs, [dtype])
Пример
Давайте создадим генератор с фиксированным зерном и сгенерируем тензор из биномиального распределения с параметрами 10 испытаний и вероятностью успеха 0.5:
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
gen = tf.random.Generator.from_seed(1)
t = gen.binomial(shape=(5,), counts=10, probs=0.5)
print(t)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([4 6 5 4 5], shape=(5,), dtype=int32)
Пример
Давайте сгенерируем двумерный тензор с другим значением вероятности и укажем тип данных float32:
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
gen = tf.random.Generator.from_seed(2)
t = gen.binomial(shape=(2, 3), counts=20, probs=0.7, dtype=tf.float32)
print(t)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[14. 15. 13.]
[12. 16. 14.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
