パブリック最終クラスSamplingDataset
別のデータセットの内容のベルヌーイ サンプルを取得するデータセットを作成します。
このデータセットを作成するためのtf.data Python API には変換はありません。代わりに、「filter_with_random_uniform_fusion」静的最適化の結果として作成されます。この最適化が実行されるかどうかは、 tf.data.Optionsの `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` オプションによって決定されます。
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力< TType > | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| 静的サンプリングデータセット | |
| 出力<?> | ハンドル（） |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "SamplingDataset"
パブリックメソッド
public Output < TType > asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static SamplingDataset create ( Scopeスコープ、オペランド<?> inputDataset、オペランド< TFloat32 > rate、オペランド< TInt64 > シード、オペランド< TInt64 > シード2、List<Class<? extends TType >> OutputTypes、List< Shape > OutputShapes)
新しい SamplingDataset オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| レート | サンプルレートを表すスカラー。 「input_dataset」の各要素は、他のすべての要素から独立して、この確率で保持されます。 |
| シード | 乱数発生器のシードを表すスカラー。 |
| シード2 | 乱数生成器のシード 2 を表すスカラー。 |
戻り値
- SamplingDataset の新しいインスタンス