mindspore.ops.MultinomialWithReplacement

class mindspore.ops.MultinomialWithReplacement(numsamples, replacement=False)[源代码]

返回一个Tensor，其中每行包含从重复采样的多项式分布中抽取的 numsamples 个索引。与 Multinomial 不同， MultinomialWithReplacement 允许多次选择相同的结果。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

更多参考详见 mindspore.ops.multinomial_with_replacement()。

说明

输入的行不需要求和为1（在这种情况下，使用值作为权重），但必须是非负的、有限的，并且具有非零和。

参数：

numsamples (int) - 抽取样本量，必须大于零。
replacement (bool，可选) - 是否有放回地抽取。默认值： False 。

输入：

x (Tensor) - 包含概率的累积和的输入Tensor，必须为一维或二维。
seed (Tensor) - 如果将随机种子设置为-1，并将 offset 设置为0，则随机数生成器将使用随机种子进行种植。否则，将使用给定的随机数种子。支持的dtype：int64。
offset (int) - 为避免种子冲突设置的偏移量。支持的dtype：int64。

输出：

Tensor，具有与输入相同的行。每行的采样索引数为 numsamples 。

支持平台：

CPU

样例：

>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> x = Tensor([[0., 9., 4., 0.]], mstype.float32)
>>> seed = Tensor(2, mstype.int64)
>>> offset = Tensor(5, mstype.int64)
>>> multinomialwithreplacement = ops.MultinomialWithReplacement(numsamples=2,replacement=True)
>>> output = multinomialwithreplacement(x, seed, offset)
>>> print(output)
[[1 1]]