Функция random.categorical

Функция random.categorical генерирует случайные целочисленные индексы категорий из категориального распределения. Первым параметром передается тензор логитов (ненормализованных логарифмов вероятностей) формы [..., num_classes]. Вторым параметром передается целое число сэмплов num_samples. Третьим необязательным параметром можно указать зерно seed для воспроизводимости. Функция возвращает тензор целых чисел формы [..., num_samples], где каждое значение - индекс выбранной категории.

Синтаксис

tf.random.categorical(logits, num_samples, [seed])

Пример

Давайте сгенерируем пять случайных индексов категорий из распределения, заданного логитами:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

logits = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0]])
res = tf.random.categorical(logits, 5)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([[2 2 2 1 2]], shape=(1, 5), dtype=int64)

Пример

Давайте сгенерируем случайные индексы сразу для нескольких распределений, заданных двумерным тензором логитов:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

logits = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [3.0, 2.0, 1.0]])
res = tf.random.categorical(logits, 4)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[2 2 2 1]
 [0 0 1 0]], shape=(2, 4), dtype=int64)

Пример

Давайте передадим одинаковые логиты, чтобы получить равномерное распределение по трем категориям:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

logits = tf.constant([[0.0, 0.0, 0.0]])
res = tf.random.categorical(logits, 6)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([[2 2 2 1 2 0]], shape=(1, 6), dtype=int64)

Смотрите также

функцию stateless_categorical,
которая генерирует категории без сохранения состояния
функцию uniform,
которая генерирует случайные значения из равномерного распределения
функцию normal,
которая генерирует случайные значения из нормального распределения
функцию set_seed,
которая задает зерно для генератора случайных чисел