在tensorflow中获取随机伽马分布，如numpy.random.gamma

在 TensorFlow 中获取随机伽马分布可以使用 tf.random.gamma 函数。该函数可以生成符合伽马分布的随机数张量。

伽马分布是一种连续概率分布，常用于描述正偏斜的数据。它具有两个参数：shape 和 scale。其中 shape 参数控制分布的形状，scale 参数控制分布的尺度。

以下是获取随机伽马分布的示例代码：

import tensorflow as tf

shape = [2, 3]  # 定义形状
alpha = 2.0    # 定义形状参数
beta = 0.5     # 定义尺度参数

gamma_tensor = tf.random.gamma(shape, alpha, beta)  # 获取随机伽马分布

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(gamma_tensor)
    print(result)

在上述示例中，我们定义了一个形状为 [2, 3] 的张量，alpha 参数为 2.0，beta 参数为 0.5。然后使用 tf.random.gamma 函数生成了一个随机伽马分布的张量 gamma_tensor。最后通过会话执行并打印结果。

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