Функция random.gamma

Функция random.gamma генерирует тензор случайных чисел, распределенных по гамма-распределению. Первым параметром передается форма тензора shape, вторым - параметр формы alpha, третьим - параметр масштаба beta. Четвертым параметром можно передать тип данных dtype, а пятым - зерно генератора seed.

Синтаксис

tf.random.gamma(shape, alpha, [beta], [dtype], [seed])

Пример

Давайте сгенерируем тензор из пяти случайных чисел с параметром формы 1.0 и параметром масштаба 1.0:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

t = tf.random.gamma([5], 1.0, 1.0)
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1.3215061 0.8613634 0.5134452 1.4293427 1.2478039], shape=(5,), dtype=float32)

Пример

Давайте сгенерируем двумерный тензор случайных чисел с формой 2 на 3 и параметром формы 2.0:

<+python+> import tensorflow as tf tf.random.set_seed(0) t = tf.random.gamma([2, 3], 2.0, 1.0) print(t) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1.9154612 1.5731448 1.1054457]
 [2.0979655 1.6602726 2.3304954]], shape=(2, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте сгенерируем тензор с типом данных float64 и параметром формы 3.0:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

t = tf.random.gamma([4], 3.0, 1.0, dtype=tf.float64)
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([2.99812364 3.64556723 3.15839019 4.11233562], shape=(4,), dtype=float64)

Смотрите также

функцию random.normal,
которая генерирует числа из нормального распределения
функцию random.uniform,
которая генерирует числа из равномерного распределения
функцию random.poisson,
которая генерирует числа из распределения Пуассона
функцию random.set_seed,
которая задает зерно генератора случайных чисел