Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial.
Keluaran nilai acak dari distribusi binomial.
Outputnya adalah fungsi deterministik dari `shape`, `seed`, `counts`, dan `probs`.
Metode Publik
Keluaran <W> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor. |
static <T memperpanjang Angka, U memperpanjang Angka, V memanjangkan Angka> StatelessRandomBinomial <Panjang> | |
static <W perpanjang Angka, T perpanjang Angka, U perpanjang Angka, V perpanjang Angka> StatelessRandomBinomial <W> | |
Keluaran <W> | keluaran () Nilai acak dengan bentuk tertentu. |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
Output publik <W> sebagai Output ()
Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.
Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static StatelessRandomBinomial <Long> create ( Scope scope, Operand <T> shape, Operand <U> seed, Operand <V> counts, Operand <V> probs)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessRandomBinomial baru menggunakan tipe keluaran default.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|---|
membentuk | Bentuk tensor keluaran. |
benih | 2 biji (bentuk [2]). |
menghitung | Hitungan distribusi binomial. Harus dapat disiarkan dengan `probs`, dan dapat disiarkan dengan dimensi `bentuk` paling kanan. |
masalah | Probabilitas sukses untuk distribusi binomial. Harus dapat disiarkan dengan `counts` dan dapat disiarkan dengan dimensi `shape` paling kanan. |
Kembali
- contoh baru dari StatelessRandomBinomial
public static StatelessRandomBinomial <W> create ( Scope scope, Operand <T> shape, Operand <U> seed, Operand <V> counts, Operand <V> probs, Class<W> dtype)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessRandomBinomial baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|---|
membentuk | Bentuk tensor keluaran. |
benih | 2 biji (bentuk [2]). |
menghitung | Hitungan distribusi binomial. Harus dapat disiarkan dengan `probs`, dan dapat disiarkan dengan dimensi `bentuk` paling kanan. |
masalah | Probabilitas sukses untuk distribusi binomial. Harus dapat disiarkan dengan `counts` dan dapat disiarkan dengan dimensi `shape` paling kanan. |
tipe d | Jenis keluaran. |
Kembali
- contoh baru dari StatelessRandomBinomial