সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: এলোমেলো গামা
#include <random_ops.h>
আলফা দ্বারা বর্ণিত গামা বন্টন(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷
সারাংশ
এই অপটি মার্সাগ্লিয়া এট আল দ্বারা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। ইউনিফর্ম এবং স্বাভাবিক র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জোড়া থেকে রূপান্তর-প্রত্যাখ্যানের মাধ্যমে নমুনাগুলি অর্জন করতে। http://dl.acm.org/citation.cfm?id=358414 দেখুন
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- আকৃতি: 1-ডি পূর্ণসংখ্যা টেনসর। আলফাতে দেওয়া আকৃতির পরামিতি দ্বারা বর্ণিত প্রতিটি বিতরণ থেকে আঁকতে স্বাধীন নমুনার আকৃতি।
- আলফা: একটি টেনসর যেখানে প্রতিটি স্কেলার একটি "আকৃতি" পরামিতি যা সংশ্লিষ্ট গামা বিতরণকে বর্ণনা করে।
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs
):
- বীজ: যদি
seed
বা seed2
অ-শূন্য সেট করা হয়, তাহলে প্রদত্ত বীজ দ্বারা এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর বীজ হয়। অন্যথায়, এটি একটি এলোমেলো বীজ দ্বারা বীজ হয়। - বীজ 2: বীজ সংঘর্ষ এড়াতে একটি দ্বিতীয় বীজ।
রিটার্ন:
-
Output
: আকৃতি shape + shape(alpha)
সহ একটি টেনসর। প্রতিটি স্লাইস [:, ..., :, i0, i1, ...iN]
alpha[i0, i1, ...iN]
এর জন্য আঁকা নমুনা ধারণ করে। আউটপুটের টাইপ আলফার টাইপের সাথে মেলে।
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন |
---|
Seed (int64 x) | |
Seed2 (int64 x) | |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
বীজ
Attrs Seed(
int64 x
)
বীজ ২
Attrs Seed2(
int64 x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::RandomGamma Class Reference\n\ntensorflow::ops::RandomGamma\n============================\n\n`#include \u003crandom_ops.h\u003e`\n\nOutputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha.\n\nSummary\n-------\n\nThis op uses the algorithm by Marsaglia et al. to acquire samples via transformation-rejection from pairs of uniform and normal random variables. See \u003chttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=358414\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- shape: 1-D integer tensor. Shape of independent samples to draw from each distribution described by the shape parameters given in alpha.\n- alpha: A tensor in which each scalar is a \"shape\" parameter describing the associated gamma distribution.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-gamma/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1_1_attrs)):\n\n- seed: If either `seed` or `seed2` are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed.\n- seed2: A second seed to avoid seed collision.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A tensor with shape `shape + shape(alpha)`. Each slice `[:, ..., :, i0, i1, ...iN]` contains the samples drawn for `alpha[i0, i1, ...iN]`. The dtype of the output matches the dtype of alpha.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [RandomGamma](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a54b3819de158eaa8e1f4dd2e09c38350)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` alpha)` ||\n| [RandomGamma](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1afb5a4dcc9f3b7849c9ccf8e49233c658)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` alpha, const `[RandomGamma::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-gamma/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a3442325c98888cd41398f85c8dc7215d) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1ae108904c41339fe8cced748589ef2622) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a0a8429580ed9eda5d1b850c9fc9cd7c6)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1ad5e60091b7438c54f6d2457fccba06ed)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a20b55a813e49ae84f48cd79c87285409)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Seed](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a62800c601cb18e766b0f41f18f86f335)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-gamma/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1_1_attrs) |\n| [Seed2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1a42984b9ff3911c8867903be5bcd97ac7)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-gamma/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::RandomGamma::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/random-gamma/attrs) | Optional attribute setters for [RandomGamma](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/random-gamma#classtensorflow_1_1ops_1_1_random_gamma). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### RandomGamma\n\n```gdscript\n RandomGamma(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input alpha\n)\n``` \n\n### RandomGamma\n\n```gdscript\n RandomGamma(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input alpha,\n const RandomGamma::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Seed\n\n```text\nAttrs Seed(\n int64 x\n)\n``` \n\n### Seed2\n\n```text\nAttrs Seed2(\n int64 x\n)\n```"]]