DistributionFactory 具体的代码示例
时间: 2023-07-02 15:05:02 浏览: 40
以下是一个简单的 DistributionFactory 示例,用于构建不同类型的 TensorFlow 分布:
```python
import tensorflow as tf
class DistributionFactory:
"""分布工厂类"""
def __init__(self, dtype=tf.float32):
"""初始化函数"""
self._dtype = dtype
def create_normal(self, loc, scale):
"""创建正态分布"""
return tf.compat.v1.distributions.Normal(loc=loc, scale=scale)
def create_categorical(self, logits):
"""创建分类分布"""
return tf.compat.v1.distributions.Categorical(logits=logits)
def create_uniform(self, minval, maxval):
"""创建均匀分布"""
return tf.compat.v1.distributions.Uniform(minval=minval, maxval=maxval)
```
上面的代码实现了一个 DistributionFactory 类,它可以创建不同类型的 TensorFlow 分布。在这个示例中,我们实现了三种分布:正态分布、分类分布和均匀分布。每个 create_xxx() 方法都返回一个 TensorFlow 分布对象,该对象可以用于生成相应类型的随机数。如果需要创建其他类型的分布,只需在 DistributionFactory 类中添加一个新的 create_xxx() 方法即可。
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