تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

RngReadAndSkip

الطبقة النهائية العامة RngReadAndSkip

قم بتقديم العداد الخاص بـ RNG القائم على العداد.

ستكون حالة RNG بعد `rng_read_and_skip (n)` هي نفسها بعد `الزي الرسمي ([n])` (أو أي توزيع آخر). الزيادة الفعلية المضافة إلى العداد هي اختيار تنفيذ غير محدد.

في حالة أن خوارزمية الإدخال هي RNG_ALG_AUTO_SELECT ، يجب أن يكون العداد في الحالة بحجم int64 [2] ، وهو الحد الأقصى لحجم العداد الحالي بين الخوارزميات. في هذه الحالة ، سيدير ​​هذا المرجع العداد كما لو كان عددًا صحيحًا 128 بت مع التخطيط [Lower_64bits، above_64bits]. إذا احتاجت الخوارزمية إلى أقل من 128 بت للعداد ، فيجب أن تستخدم الجزء الأيسر من int64 [2]. بهذه الطريقة ، يكون int64 [2] متوافقًا مع جميع خوارزميات RNG الحالية (Philox و ThreeFry و xla :: RandomAlgorithm :: RNG_DEFAULT). وبالتالي يمكن لعمليات RNG المصبوبة استخدام هذا العداد مع أي خوارزمية RNG.

الطرق العامة

الإخراج <طويل>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت RngReadAndSkip
إنشاء ( نطاق النطاق ، عامل <؟> مورد ، عامل <Integer> alg ، عامل <؟> دلتا)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية RngReadAndSkip جديدة.
الإخراج <طويل>
قيمة ()
القيمة القديمة لمتغير المورد قبل الزيادة.

الطرق الموروثة

الطرق العامة

الإخراج العام <طويل> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

إنشاء RngReadAndSkip ثابت عام ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <؟> مورد ، عامل التشغيل <Integer> alg ، عامل التشغيل <؟> delta)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية RngReadAndSkip جديدة.

المعلمات
مجال النطاق الحالي
الموارد مقبض متغير المورد الذي يخزن حالة RNG. تتكون الدولة من العداد متبوعًا بالمفتاح.
alg خوارزمية RNG.
دلتا مقدار التقدم.
عائدات
  • مثيل جديد من RngReadAndSkip

الناتج العام <طويل> قيمة ()

القيمة القديمة لمتغير المورد قبل الزيادة. نظرًا لأن حجم الحالة يعتمد على الخوارزمية ، فسيكون هذا الإخراج مبطنًا إلى اليمين مع الأصفار للوصول إلى الشكل int64 [3] (حجم الحالة الأقصى الحالي بين الخوارزميات).