mindspore.ops.random_categorical

mindspore.ops.random_categorical(logits, num_sample, seed=0, dtype=mstype.int64)

从一个分类分布中生成随机样本。

参数：

• 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

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

返回：

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

异常：

• TypeError - 如果 dtype 不是以下之一：mindspore.int16、mindspore.int32、mindspore.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：

>>> from mindspore import ops
>>> from mindspore import Tensor
>>> import mindspore.common.dtype as mstype
>>> import numpy as np
>>> logits = Tensor(np.random.random((10, 5)).astype(np.float32), mstype.float32)
>>> net = ops.random_categorical(logits, 8)
>>> result = net.shape
>>> print(result)
(10, 8)