pytorch概率函数torch.bernoulli的张量流等效量是多少？

Question

在Pytorch中，您可以执行以下操作：

x = torch.bernoulli(my_data)

张量流中是否有任何类似的功能？ 输入可以是二维张量，例如（batch，len）吗？

我尝试了tensorflow.contrib.distributions.Bernoulli：

import numpy as np
tmp_x1 = np.random.rand(20,5) 
new_data_2 = tf.convert_to_tensor(tmp_x1)
from tensorflow.contrib.distributions import  Bernoulli
tmp2_x1 = Bernoulli(probs=new_data_2)

出现错误：

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

Answer 1

看来tf.distributions.Bernoulli您的需求。 输入可以是ND张量，其中包括2D张量。

编辑：示例使用

在您发表评论后，我尝试了以下对我有用的方法（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())