Función Tensorflow.js tf.multinomial()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .multinomial() se usa para generar un tf.Tensor junto con entradas que se extraen de una distribución multinomial.

Sintaxis:  

tf.multinomial(logits, numSamples, seed?, normalized?)

Parámetros:  

• logits: es una array 1D establecida junto con expectativas de registro desorganizadas, o una array 2D que tiene una forma [batchSize, numOutcomes] y puede ser del tipo tf.Tensor1D, tf.Tensor2D, TypedArray o Array.
• numSamples: es el número indicado de muestras que se arrastrarán para cada sección de fila. Es de tipo número.
• semilla: Es el número de semilla indicado y es un parámetro opcional del número de tipo.
• normalizado: Verifica si los logits dados están organizados como expectativas verdaderas o no, es decir (suma a 1). El valor predeterminado es falso y es un parámetro opcional de tipo booleano.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor1D, o tf.Tensor2D.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining logits
const logits = tf.tensor([35, 158]);
  
// Calling tf.multinomial() method and
// Printing output
tf.multinomial(logits, 4).print();

Producción:

Tensor
    [1, 1, 1, 1]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling tf.multinomial() method and
// Printing output
tf.multinomial(tf.tensor(
  [5.7, 8.7, NaN, 'a', null, 0]), 6).print();

Producción:

Tensor
    [5, 5, 5, 5, 5, 5]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#multinomial