简而言之问题
在 Python 版本的Tensorflow中有一个tf.random.categorical()方法，可以从分类分布中抽取样本。但我在TensorFlow.js API中找不到类似的方法。那么，在 TensorFlow.js 中从分类分布中抽取样本的正确方法是什么？
详细问题
在使用 RNN 生成文本教程中，函数中使用tf.random.categorical()方法generate_text()来决定应该在 RNN 输入旁边传递什么字符以生成序列。
predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
我正在试验TensorFlow.js并尝试在浏览器中生成类似莎士比亚的“随机”写作。除了使用tf.random.categorical()方法的步骤之外，本教程的所有部分似乎都可以很好地协同工作。
我想tf.random.categorical()手动编写函数的替代方案应该不会那么难，而且已经有几个 3rd-party JavaScript 库实现了这个功能，但是将它作为 TensorFlow.js API 的一部分看起来很合乎逻辑。