FormaciónÉpocas

public final class TrainingEpochs<
  Samples: Collection,
  Entropy: RandomNumberGenerator
>: Sequence, IteratorProtocol

Una secuencia infinita de colecciones de muestras por lotes adecuadas para entrenar un DNN cuando las muestras son uniformes.

Todos los lotes de cada época tienen exactamente el mismo tamaño.

• init(muestras:loteTamaño:entropía :)
  Crea una instancia que extrae muestras de samples en lotes de tamaño batchSize .

  Declaración

  public init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int,
    entropy: Entropy
  )

  Parámetros

  entropy

  una fuente de aleatoriedad utilizada para mezclar el orden de las muestras. Se almacenará en self , por lo que si es solo pseudoaleatorio y tiene semántica de valor, la secuencia de épocas es determinista y no depende de otras operaciones.

• Elemento
  El tipo de cada época, una colección de lotes de muestras.

  Declaración

  public typealias Element = Slices<
    Sampling<Samples, Array<Samples.Index>.SubSequence>
  >

• próximo()
  Devuelve la siguiente época en secuencia.

  Declaración

  public func next() -> Element?

Disponible donde `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

• init(muestras:tamaño del lote:)
  Crea una instancia que extrae muestras de samples en lotes de tamaño batchSize .

  Declaración

  public convenience init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int
  )