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:

数组

另请参阅

gamma:标准伽玛采样器。