공개 최종 클래스 SamplingDataset
다른 데이터세트 콘텐츠의 Bernoulli 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다.
이 데이터 세트를 생성하기 위한 tf.data
Python API에는 변환이 없습니다. 대신 `filter_with_random_uniform_fusion` 정적 최적화의 결과로 생성됩니다. 이 최적화가 수행되는지 여부는 tf.data.Options
의 `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` 옵션에 의해 결정됩니다.
공개 방법
공개 출력 <Object> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static SamplingDataset create ( Scope 범위, Operand <?> inputDataset, Operand <Float> rate, Operand <Long> 시드, Operand <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes)
새로운 SamplingDataset 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
비율 | 샘플 레이트를 나타내는 스칼라입니다. 'input_dataset'의 각 요소는 다른 모든 요소와 관계없이 이 확률로 유지됩니다. |
씨앗 | 난수 생성기의 시드를 나타내는 스칼라입니다. |
시드2 | 난수 생성기의 시드2를 나타내는 스칼라입니다. |
보고
- SamplingDataset의 새 인스턴스