Secara acak dan deterministik mengacak tensor di sepanjang dimensi pertamanya.
Tensor diacak sepanjang dimensi 0, sehingga setiap `nilai[j]` dipetakan ke satu dan hanya satu `output[i]`. Misalnya, pemetaan yang mungkin terjadi untuk tensor 3x2 adalah:
[[1, 2], [[5, 6],
[3, 4], ==> [1, 2],
[5, 6]] [3, 4]]
Outputnya adalah fungsi deterministik dari `nilai`, `kunci`, `penghitung` dan `alg`. Metode Publik
Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
statis <T> StatelessShuffle <T> | |
Keluaran <T> | keluaran () Tensor dengan bentuk dan jenis yang sama dengan `nilai`, diacak sepanjang dimensi pertamanya. |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
Output publik <T> sebagai Output ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static StatelessShuffle <T> create ( Scope scope, Operand <T> value, Operand <?> key, Operand <?> counter, Operand <Integer> alg)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessShuffle baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|---|
nilai | Tensor yang akan diacak. |
kunci | Kunci untuk algoritma RNG berbasis counter (bentuk uint64[1]). |
menangkal | Counter awal untuk algoritma RNG berbasis counter (bentuk uint64[2] atau uint64[1] tergantung pada algoritmanya). Jika vektor yang lebih besar diberikan, hanya bagian yang dibutuhkan di sebelah kiri (yaitu [:N]) yang akan digunakan. |
alga | Algoritma RNG (bentuk int32[]). |
Kembali
- contoh baru StatelessShuffle
Keluaran publik <T> keluaran ()
Tensor dengan bentuk dan jenis yang sama dengan `nilai`, diacak sepanjang dimensi pertamanya.