mindspore.ops.Multinomial

class mindspore.ops.Multinomial(seed=0, seed2=0, dtype=mstype.int32)[源代码]

返回从输入Tensor对应行进行多项式概率分布采样出的Tensor。

说明

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

参数：

  • seed (int) - 随机数种子，必须是非负数。默认值：0。

  • seed2 (int) - 二号随机数种子，必须是非负数。默认值：0。

  • dtype (dtype) - 输出数据类型，必须是int32或者int64，默认类型：int32。

输入：

  • x (Tensor) - 包含累加概率和的输入Tensor，必须是一维或二维。具有float16、float32或float64数据类型。CPU和GPU后端支持一维或者二维，Ascend后端仅支持二维。

  • num_samples (int) - 要抽取的样本数。

输出：

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

异常：

  • TypeError - 如果 seed 或者 seed2 不是int类型。

  • TypeError - 如果 x 不是数据类型为float16、float32或者float64的Tensor。

  • TypeError - 如果 num_sample 不是int类型。

  • TypeError - 如果 dtype 不是int32或者int64类型。

  • ValueError - 如果 seed 或者 seed2 小于零。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor([[0., 9., 4., 0.]], mstype.float32)
>>> multinomial = ops.Multinomial(seed=10)
>>> output = multinomial(x, 2)
>>> print(output) # run in CPU
[[1 1]]