RandomDataset

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रैंडमडेटासेट

एक डेटासेट बनाता है जो छद्म यादृच्छिक संख्याएँ लौटाता है।

एक डेटासेट बनाता है जो समान रूप से वितरित छद्म यादृच्छिक 64-बिट हस्ताक्षरित पूर्णांकों की एक धारा लौटाता है।

TensorFlow Python API में, आप इस डेटासेट को क्लास tf.data.experimental.RandomDataset के माध्यम से इंस्टेंट कर सकते हैं।

इस डेटासेट के उदाहरण `hoist_random_uniform` स्थिर अनुकूलन के परिणामस्वरूप भी बनाए गए हैं। यह अनुकूलन निष्पादित किया गया है या नहीं यह tf.data.Options के `experimental_optimization.hoist_random_uniform` विकल्प द्वारा निर्धारित किया जाता है।

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट < टीटाइप >
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर रैंडमडेटासेट
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > सीड, ऑपरेंड < TInt64 > सीड2, लिस्ट<क्लास<? विस्तारित TType >> आउटपुटटाइप्स, लिस्ट< शेप > आउटपुटशेप्स)
एक नए RandomDataset ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <?>

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "रैंडमडेटासेट"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट < TType > asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक रैंडमडेटासेट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt64> बीज, ऑपरेंड <TInt64> बीज2, सूची <वर्ग<? विस्तारित TType >> आउटपुट प्रकार, सूची < आकार > आउटपुट आकार)

एक नए RandomDataset ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
बीज यादृच्छिक संख्या जनरेटर के लिए एक अदिश बीज। यदि बीज या बीज 2 को गैर-शून्य पर सेट किया गया है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बीजित किया जाता है। अन्यथा, यादृच्छिक बीज का उपयोग किया जाता है।
बीज2 बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा अदिश बीज।
रिटर्न
  • रैंडमडेटासेट का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <?> हैंडल ()