使用另一个张量作为种子在张量流中生成随机序列

Question

我有一个用例，我需要在给定输入整数的情况下生成一系列随机整数。在 python 中有很多方法可以做到这一点。我目前使用的如下：

import hashlib
def nextRandom(seed, length, maxval):
    md5 = hashlib.md5(str(hash(seed)).encode('utf-8'))
    for k in range(length):
        md5.update(str(k).encode('utf-8'))
        yield int(md5.hexdigest(), 16) % maxval

seed = 12345
length = 10
maxval = 1000
for randInt in nextRandom(seed, length, maxval):
    print(randInt)

这确保生成的序列在给定 seed 值的情况下是固定的。

现在，我需要在 tensorflow 中使用类似的功能，其中 seed 作为张量出现，返回的序列也应该是张量。

我在 tensorflow github 页面中检查了这个 issue，但找不到有效的解决方案。

Answer 1

这是 tf.contrib.stateless 模块的一种可能解决方案：

import tensorflow as tf

seed = tf.random_uniform(shape=[2], dtype=tf.int64, maxval=1000000)
x = tf.contrib.stateless.stateless_random_uniform(shape=(1, 1), dtype=tf.float32, seed=seed)

sess = tf.Session()
print(sess.run(x))

请注意，stateless 模块不支持整数，除非在 stateless_multinomial 情况下。

使用另一个张量作为种子在张量流中生成随机序列

Generating random sequence in tensorflow with another tensor as seed

python

tensorflow

random

random-seed

hashlib