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

SamplingDataset

SamplingDataset العامة للفئة النهائية

يُنشئ مجموعة بيانات تأخذ عينة برنولي من محتويات مجموعة بيانات أخرى.

لا يوجد تحول في tf.data Python API لإنشاء مجموعة البيانات هذه. بدلاً من ذلك ، يتم إنشاؤه كنتيجة للتحسين الثابت `filter_with_random_uniform_fusion`. يتم تحديد ما إذا كان سيتم تنفيذ هذا التحسين من خلال خيار " tf.data.Options .

الطرق العامة

إخراج <كائن>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
أخذ العينات الثابتة
إنشاء ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <؟> inputDataset ، عامل التشغيل <Float> معدل ، عامل التشغيل <Long> البدئي ، عامل التشغيل <Long> seed2 ، قائمة <Class <؟ >> outputTypes ، List < Shape > outputShapes)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف بعملية SamplingDataset جديدة.
الإخراج <؟>

الطرق الموروثة

الطرق العامة

الإخراج العام <كائن> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

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

إنشاء SamplingDataset العامة الثابتة ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <؟> inputDataset ، عامل التشغيل <Float> معدل ، عامل التشغيل <Long> البدئي ، عامل التشغيل <Long> seed2 ، القائمة <Class <؟ >> outputTypes ، List < Shape > outputShapes)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف بعملية SamplingDataset جديدة.

المعلمات
مجال النطاق الحالي
معدل عددي يمثل معدل العينة. يتم الاحتفاظ بكل عنصر من عناصر "input_dataset" بهذا الاحتمال ، بشكل مستقل عن جميع العناصر الأخرى.
بذرة عددي يمثل أصل مولد الأرقام العشوائية.
البذور 2 عددي يمثل seed2 لمولد رقم عشوائي.
عائدات
  • مثيل جديد من SamplingDataset

الإخراج العام <؟> مقبض ()