FormazioneEpoche

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

Una sequenza infinita di raccolte di campioni batch adatte all'addestramento di una DNN quando i campioni sono uniformi.

I lotti di ciascuna epoca hanno tutti esattamente la stessa dimensione.

• init(campioni:batchDimensione:entropia:)
  Crea un'istanza disegnando campioni da samples in batch di dimensioni batchSize .

  Dichiarazione

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

  Parametri

  entropy

  una fonte di casualità utilizzata per mescolare l'ordinamento dei campioni. Verrà archiviato in self , quindi se è solo pseudocasuale e ha una semantica di valore, la sequenza delle epoche è deterministica e non dipende da altre operazioni.

• Elemento
  Il tipo di ogni epoca, una raccolta di lotti di campioni.

  Dichiarazione

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

• Prossimo()
  Restituisce l'epoca successiva in sequenza.

  Dichiarazione

  public func next() -> Element?

Disponibile dove `Entropia` == `SystemRandomNumberGenerator`

• init(campioni:dimensione batch:)
  Crea un'istanza disegnando campioni da samples in batch di dimensioni batchSize .

  Dichiarazione

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