jax.random.loggamma#
- jax.random.loggamma(key, a, shape=None, dtype=<class 'float'>)[source]#
采样具有给定形状和浮点数据类型的对数伽玛随机值。
此函数的实现方式使得对于适当数据类型的容差,以下条件成立:
np.testing.assert_allclose(jnp.exp(loggamma(*args)), gamma(*args), rtol=rtol)
对数伽玛的优点在于,对于非常接近于零的样本(当 a << 1 时经常发生),在对数空间中采样可提供更好的精度。
- 参数:
key (ArrayLike) – 用作随机密钥的 PRNG 密钥。
a (RealArray) – 一个浮点数或与
shape
广播兼容的浮点数数组,表示分布的参数。shape (Shape | None | None) – 可选,一个非负整数元组,指定结果形状。必须与
a
广播兼容。默认值 (None) 生成的结果形状等于a.shape
。dtype (DTypeLikeFloat) – 可选,返回值的浮点数据类型(如果 jax_enable_x64 为 true,则默认为 float64,否则为 float32)。
- 返回:
一个具有指定数据类型且形状由
shape
给定的随机数组,如果shape
不为 None,否则由a.shape
给定。- 返回类型:
另请参阅
gamma:标准伽玛采样器。