multinomial函数：从多项式分布中抽取样本

tf.multinomial 函数

multinomial(
    logits,
    num_samples,
    seed=None,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/random_ops.py.

参见指南：生成常量,序列和随机值>随机张量

从多项式分布中抽取样本.

例：

# 样本具有形状 [1,5],其中每个值是 0 或 1,具有相等的概率.
samples = tf.multinomial(tf.log([[10., 10.]]), 5)

参数：

• logits：形状为 [batch_size, num_classes] 的二维张量；每个切片：[i, :] 表示所有类的非标准化对数概率.
• num_samples：0维张量.为每行切片绘制的独立样本数.
• seed：Python 整数.用于为分发创建一个随机种子.你可以查看 tf.set_random_seed 操作.
• name：操作的可选名称.

返回值：

返回绘制样品的形状 [batch_size, num_samples].