[TensorFlow筆記亂鍋燉] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法

阿新 • • 發佈：2018-11-07

tf.multinomial(logits, num_samples)

第一個引數logits可以是一個數組，每個元素的值表示對應index的選擇概率。

假設logits有兩個元素，即[0.6,0.4],這表示的意思是取 0 的概率是0.6，取 1 的概率是0.4。
第二個引數num_samples表示抽樣的個數。

例如：
tf.multinomial(tf.log([[0.01]]),3) 不管重複執行多少次結果都是 [0,0,0]
tf.multinomial(tf.log([[0.1, 0.6]]),3) 結果可能 [0,0,0]，也可能是[0,1,1],當然也有其他可能。

[TensorFlow筆記亂鍋燉] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法

tf.multinomial(logits, num_samples) 第一個引數logits可以是一個數組，每個元素的值表示對應index的選擇概率。假設logits有兩個元素，即[0.6,0.4],這表示的意思是取 0 的概率是0.6，取 1 的概率是0.4。第二

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tf.multinomial()用法解釋

tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None) 看一個使用LSTM的程式碼，使用了這個函式，故學習下。從multinomial分佈中取樣，樣本個數是num_samples，每個樣本被取樣的概率由logits給出引

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