Pythorch概率函数的张量流当量是多少：火炬伯努利？

Question

在Pythorch中，可以执行以下操作：

x = torch.bernoulli(my_data)

tensorflow中有类似的功能吗？输入是否可以是二维张量，例如（batch，len）？在

我试过了tensorflow.contrib.分布伯努利：

^{pr2}$

收到错误：

return math_ops.log(probs) - math_ops.log1p(-1. * probs), probs
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'Tensor'

Answer 1

似乎^{}能满足您的需要。输入可以是包括2D张量的nd张量。在

编辑：示例使用

在你的评论之后，我尝试了以下方法，这对我很有效（使用tensorflow 1.11）：

import numpy as np
import tensorflow
import tensorflow as tf
from tensorflow.distributions import  Bernoulli

tmp_x1 = np.random.rand(20,5)
new_data_2 = tf.convert_to_tensor(tmp_x1)
tmp2_x1 = Bernoulli(probs=new_data_2)
sess = tf.Session()
print sess.run(tmp2_x1.sample())