Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
No hay ninguna transformación en la API de Python tf.data
para crear este conjunto de datos. En su lugar, se crea como resultado de la optimización estática `filter_with_random_uniform_fusion`. La opción `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de tf.data.Options
determina si se realiza esta optimización.
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
conjunto de datos de muestreo estático | |
Salida <?> | manejar () |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
Public static SamplingDataset create ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Float> rate, Operand <Long> seed, Operand <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SamplingDataset.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
Velocidad | Un escalar que representa la frecuencia de muestreo. Cada elemento de `input_dataset` se conserva con esta probabilidad, independientemente de todos los demás elementos. |
semilla | Un escalar que representa la semilla del generador de números aleatorios. |
semilla2 | Un escalar que representa seed2 del generador de números aleatorios. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SamplingDataset