StatelessRandomUniformIntV2

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস StatelessRandomUniformIntV2

একটি অভিন্ন বন্টন থেকে নির্ধারক সিউডোর্যান্ডম র্যান্ডম পূর্ণসংখ্যা বের করে।

উৎপন্ন মানগুলি `[মিনভাল, ম্যাক্সভাল)` পরিসরে একটি অভিন্ন বন্টন অনুসরণ করে।

আউটপুট হল `আকৃতি`, `কী`, `কাউন্টার`, `অ্যালগ`, `মিনভাল` এবং `ম্যাক্সভাল` এর একটি নির্ধারক ফাংশন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <U>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <U সংখ্যা প্রসারিত করে, T সংখ্যা প্রসারিত করে> StatelessRandomUniformIntV2 <U>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> আকৃতি, অপারেন্ড <?> কী, অপারেন্ড <?> কাউন্টার, অপারেন্ড <পূর্ণসংখ্যা> অ্যালগ, অপারেন্ড <U> মিনভাল, অপারেন্ড <U> ম্যাক্সভাল)
একটি নতুন StatelessRandomUniformIntV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <U>
আউটপুট ()
নির্দিষ্ট আকৃতি সহ র্যান্ডম মান।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক স্টেটলেস র‌্যান্ডম ইউনিফর্মআইন্টভি 2 <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> আকৃতি, অপারেন্ড <?> কী, অপারেন্ড <?> কাউন্টার, অপারেন্ড <ইন্টেজার> এলজি, অপারেন্ড <U> মিনভাল, অপারেন্ড <U> ম্যাক্সভাল)

একটি নতুন StatelessRandomUniformIntV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
আকৃতি আউটপুট টেনসরের আকৃতি।
চাবি কাউন্টার-ভিত্তিক RNG অ্যালগরিদমের জন্য কী (আকৃতি uint64[1])।
পাল্টা কাউন্টার-ভিত্তিক RNG অ্যালগরিদমের জন্য প্রাথমিক কাউন্টার (আকৃতি uint64[2] বা uint64[1] অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে)। যদি একটি বড় ভেক্টর দেওয়া হয়, শুধুমাত্র বাম দিকে প্রয়োজনীয় অংশ (যেমন [:N]) ব্যবহার করা হবে।
alg RNG অ্যালগরিদম (শেপ int32[])।
minval ন্যূনতম মান (অন্তর্ভুক্ত, স্কেলার)।
ম্যাক্সভাল সর্বোচ্চ মান (একচেটিয়া, স্কেলার)।
রিটার্নস
  • StatelessRandomUniformIntV2 এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <U> আউটপুট ()

নির্দিষ্ট আকৃতি সহ র্যান্ডম মান।