TensorFlow.js - tf.multinomial()函数

在 TensorFlow.js 中，tf.multinomial() 是一个用于从多项式分布中采样的函数。在机器学习和数据科学中，多项式分布是一种常见的概率分布，它被用于处理离散性数据的分别计数。通常情况下，多项式分布具有设有 K 种可能结果的一系列独立观测数据的数量。也就是说，使用 tf.multinomial() 函数可以从这些不同的可能结果中随机采样一个，该函数的参数可以是一个或多个 Tensor 对象。

使用范例

下面是使用 tf.multinomial() 方法进行多项式分布采样的一个例子：

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const logitTensor = tf.tensor2d([[0.5, 3, 2], [0.5, 1, 3]]); // logits
const n_samples = 4;
const seed = 2008;
tf.multinomial(logitTensor, n_samples, seed).print();

在这个例子中，我们初始化了一个 3 x 2 的张量 logitTensor，其中每个元素都是一个对数概率。函数的第二个参数 n_samples 表示我们需要生成的样本数量，而第三个参数 seed 则是在取样过程中使用的随机数种子。最后，我们调用了 print() 方法来输出随机生成的样本。

参数说明

tf.multinomial() 方法的常用参数如下：

• logits: 新的 TF-Tensor 类型的张量，其中包含 K 个不同结果的对数概率。
• numSamples:Int32类型，表示采样的数量。
• seed: Int32类型，表示在带有特定随机标识符的计算图的上下文中进行采样时使用的随机种子。

返回值

tf.multinomial() 方法的返回值是一个 Tensor 对象，其中包含函数选择的随机样本。该返回值的形状是一维的，并且其长度为 numExamples。

总结

在 TensorFlow.js 中，tf.multinomial() 函数可以从多项式分布中进行采样。该方法的常用参数包括：logits, numSamples 和 seed。其返回值是一个 Tensor 对象，其中包含从该分布中选择的随机样本。