एक डेटासेट बनाता है जो किसी अन्य डेटासेट की सामग्री का बर्नौली नमूना लेता है।
इस डेटासेट को बनाने के लिए tf.data Python API में कोई परिवर्तन नहीं हुआ है। इसके बजाय, इसे `फ़िल्टर_विथ_रैंडम_यूनिफ़ॉर्म_फ़्यूज़न` स्थिर अनुकूलन के परिणामस्वरूप बनाया गया है। यह अनुकूलन निष्पादित किया गया है या नहीं यह tf.data.Options के `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` 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। |
| स्थैतिक नमूनाकरणडेटासेट | |
| आउटपुट <?> | सँभालना () |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
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 सैम्पलिंगडेटासेट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड <TFloat32> रेट, ऑपरेंड <TInt64> सीड, ऑपरेंड <TInt64> सीड2, लिस्ट<क्लास<? विस्तारित TType >>आउटपुटटाइप्स, लिस्ट< आकार >आउटपुटशेप्स)
एक नया सैम्पलिंगडेटासेट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| दर | नमूना दर का प्रतिनिधित्व करने वाला एक स्केलर। `input_dataset` के प्रत्येक तत्व को अन्य सभी तत्वों से स्वतंत्र, इस संभावना के साथ बनाए रखा जाता है। |
| बीज | यादृच्छिक संख्या जनरेटर के बीज का प्रतिनिधित्व करने वाला एक अदिश। |
| बीज2 | यादृच्छिक संख्या जनरेटर के बीज2 का प्रतिनिधित्व करने वाला एक अदिश। |
रिटर्न
- सैम्पलिंगडेटासेट का एक नया उदाहरण