Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios.
Cria um conjunto de dados que retorna um fluxo de inteiros assinados pseudo-aleatórios uniformemente distribuídos.
Na API TensorFlow Python, você pode instanciar esse conjunto de dados através da classe tf.data.experimental.RandomDataset
.
Instâncias desse conjunto de dados também são criadas como resultado da otimização estática `hoist_random_uniform`. Se esta optimização é realizada é determinada pelo `opção experimental_optimization.hoist_random_uniform` de tf.data.Options
.
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
Output < TType > | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estática RandomDataset | |
Output <?> | pega () |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output < TType > asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static RandomDataset criar ( Scope escopo, Operando < TInt64 > semente, Operando < TInt64 > seed2, List <Class <? estende TType >> outputTypes, List < Forma > outputShapes)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação RandomDataset.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
semente | Uma semente escalar para o gerador de números aleatórios. Se seed ou seed2 for definido como diferente de zero, o gerador de número aleatório será propagado por um determinado seed. Caso contrário, uma semente aleatória é usada. |
seed2 | Uma segunda semente escalar para evitar a colisão de sementes. |
Devoluções
- uma nova instância de RandomDataset