multinomial¶

paddle. multinomial ( x, num_samples=1, replacement=False, name=None ) [源代码] ¶

以输入 x 为概率，生成一个多项分布的 Tensor。输入 x 是用来随机采样的概率分布，x 中每个元素都应该大于等于 0，且不能都为 0。参数 replacement 表示它是否是一个可放回的采样，如果 replacement 为 True，能重复对一种类别采样。

参数¶

x (Tensor) - 输入的概率值。数据类型为 float32 、float64 。

num_samples (int，可选) - 采样的次数（可选，默认值为 1）。

replacement (bool，可选) - 是否是可放回的采样（可选，默认值为 False）。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，多项分布采样得到的随机 Tensor，为 num_samples 次采样得到的类别下标。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> paddle.seed(100) # on CPU device

>>> x = paddle.rand([2,4])
>>> print(x)
Tensor(shape=[2, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0.55355281, 0.20714243, 0.01162981, 0.51577556],
 [0.36369765, 0.26091650, 0.18905126, 0.56219709]])

>>> paddle.seed(200) # on CPU device
>>> out1 = paddle.multinomial(x, num_samples=5, replacement=True)
>>> print(out1)
Tensor(shape=[2, 5], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[3, 3, 0, 0, 0],
 [3, 3, 3, 1, 0]])

>>> # out2 = paddle.multinomial(x, num_samples=5)
>>> # InvalidArgumentError: When replacement is False, number of samples
>>> #  should be less than non-zero categories

>>> paddle.seed(300) # on CPU device
>>> out3 = paddle.multinomial(x, num_samples=3)
>>> print(out3)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[3, 0, 1],
 [3, 1, 0]])

         