text: import tensorflow as tf
  
  """tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None)
  功能：绘制多项式分布。
  输入：logits：shape为[batch_size,num_classes]的2维tensor，每行[i，：]代表每类出现的概率。
       形状是[批数量,类别数目]
       num_samples：独立采样数目。
  Returns:
      The drawn samples of shape `[batch_size, num_samples]`."""
  """设定有四批数据，每批数据都有三种类型"""
  x = tf.constant([[1, 2, 100], [1, 5, 100], [1, 2, 100], [1, 3, 100]], dtype=tf.float32)
  a = tf.multinomial(x, 5)
  sess = tf.Session()
  print(sess.run(a))
  # [[2 2 2 2 2]
  #  [2 2 2 2 2]
  #  [2 2 2 2 2]
  #  [2 2 2 2 2]]
  """上面的例子相当于我设置了3个类别，并且在每批数据中都设置第三类（2，因为类别数组从0开始计算的缘故）的出现的概率最大
  （有100，相对于第1,2类的数据的出现概率大了几乎；两个数量级）"""
  y = tf.constant([[100, 1, 1], [1, 100, 1], [1, 1, 100], [1, 100, 1]], dtype=tf.float32)
  b = tf.multinomial(y, 9)
  print(sess.run(b))
  sess.close()
  
  # [[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
  #  [1 1 1 1 1 1 1 1 1]
  #  [2 2 2 2 2 2 2 2 2]
  #  [1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
  
  
  