Метод gamma класса Generator
Метод gamma класса Generator генерирует тензор случайных значений,
распределённых по гамма-распределению. Первым параметром метод принимает
форму тензора shape. Вторым параметром передаётся параметр формы
alpha (иногда называемый concentration). Третьим параметром
передаётся параметр масштаба beta (иногда называемый rate).
Четвёртым необязательным параметром можно указать тип данных dtype.
Синтаксис
Generator.gamma(shape, alpha, beta, dtype=tf.float32, name=None)
Пример
Давайте создадим генератор и сгенерируем тензор значений
из гамма-распределения с параметрами alpha = 1.0
и beta = 1.0:
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
gen = tf.random.Generator.from_seed(0)
t = gen.gamma(shape=(5,), alpha=1.0, beta=1.0)
print(t)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([0.7096523 1.5895413 0.23235013 0.5154826 0.30813476], shape=(5,), dtype=float32)
Пример
Давайте сгенерируем двумерный тензор значений
с параметрами формы alpha = 2.0 и масштаба beta = 0.5:
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[1.4193046 3.1790826 0.46470025]
[1.0309652 0.6162695 2.3246284 ]], shape=(2, 3), dtype=float32)
Пример
Давайте сгенерируем тензор с типом данных float64
и параметром формы alpha = 3.0:
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)
gen = tf.random.Generator.from_seed(0)
t = gen.gamma(shape=(4,), alpha=3.0, beta=1.0, dtype=tf.float64)
print(t)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([2.12895692 4.76862398 0.69705038 1.54644779], shape=(4,), dtype=float64)
