mindspore.ops.RandomCategorical

class mindspore.ops.RandomCategorical(dtype=mstype.int64)

从分类分布中抽取样本。

警告

Ascend后端不支持随机数重现功能， seed 参数不起作用。

参数：

• dtype (mindspore.dtype) - 输出的类型。它的值必须是 mstype.int16、mstype.int32 和 mstype.int64 之一。默认值： mstype.int64 。

输入：

• logits (Tensor) - 输入Tensor。Shape为 \((batch\_size, num\_classes)\) 的二维Tensor。

• num_sample (int) - 要抽取的样本数。只允许使用常量值。

• seed (int) - 随机种子。只允许使用常量值。默认值： 0 。

输出：

• output (Tensor) - Shape为 \((batch\_size, num\_samples)\) 的输出Tensor。

异常：

• TypeError - 如果 dtype 不是以下之一：mstype.int16、mstype.int32、mstype.int64。

• TypeError - 如果 logits 不是Tensor。

• TypeError - 如果 num_sample 或者 seed 不是 int。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import nn, ops, Tensor
>>> class Net(nn.Cell):
...   def __init__(self, num_sample):
...     super(Net, self).__init__()
...     self.random_categorical = ops.RandomCategorical(mindspore.int64)
...     self.num_sample = num_sample
...   def construct(self, logits, seed=0):
...     return self.random_categorical(logits, self.num_sample, seed)
...
>>> x = np.random.random((10, 5)).astype(np.float32)
>>> net = Net(8)
>>> output = net(Tensor(x))
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(10, 8)