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:
>>> 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]]