একটি বহুপদ বন্টন থেকে নমুনা আঁকে।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <V> | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
স্ট্যাটিক স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়াল < TInt64 > | |
স্ট্যাটিক <V TNumber প্রসারিত করে > Stateless Multinomial <V> | |
আউটপুট <V> | আউটপুট () আকৃতির 2-D টেনসর `[ব্যাচ_সাইজ, num_samples]`। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <V> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়াল < TInt64 > তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > logits, Operand < TInt32 > numSamples, Operand <? বিস্তৃত TNumber > বীজ)
ডিফল্ট আউটপুট প্রকারগুলি ব্যবহার করে একটি নতুন স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়াল অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার ফ্যাক্টরি পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
লগিট | আকৃতির 2-D টেনসর `[ব্যাচ_সাইজ, সংখ্যা_শ্রেণি]`। প্রতিটি স্লাইস `[i, :]` সকল শ্রেণীর জন্য অস্বাভাবিক লগ সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করে। |
নমুনা | 0-ডি. প্রতিটি সারির স্লাইসের জন্য স্বতন্ত্র নমুনার সংখ্যা। |
বীজ | 2 বীজ (আকৃতি [2])। |
রিটার্নস
- স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়ালের একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়াল <V> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > logits, Operand < TInt32 > numSamples, Operand <? প্রসারিত TNumber > বীজ, Class<V> outputDtype)
একটি নতুন স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়াল অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
লগিট | আকৃতির 2-D টেনসর `[ব্যাচ_সাইজ, সংখ্যা_শ্রেণি]`। প্রতিটি স্লাইস `[i, :]` সকল শ্রেণীর জন্য অস্বাভাবিক লগ সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করে। |
নমুনা | 0-ডি. প্রতিটি সারির স্লাইসের জন্য স্বতন্ত্র নমুনার সংখ্যা। |
বীজ | 2 বীজ (আকৃতি [2])। |
রিটার্নস
- স্টেটলেস মাল্টিনোমিয়ালের একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <V> আউটপুট ()
আকৃতির 2-D টেনসর `[ব্যাচ_সাইজ, num_samples]`। প্রতিটি স্লাইস `[i, :]` রেঞ্জের সাথে আঁকা ক্লাস লেবেল রয়েছে `[0, num_classes)`।