Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra de Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados.
Não há transformação na API do Python tf.data
para criar esse conjunto de dados. Em vez disso, ele é criado como resultado da otimização estática `filter_with_random_uniform_fusion`. A execução desta otimização é determinada pela opção `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de tf.data.Options
.
Métodos públicos
Saída <Objeto> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
Conjunto de dados de amostragem estática | |
Saída <?> | lidar () |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <Object> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SamplingDataset create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operando <Float> taxa, Operando <Long> seed, Operando <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SamplingDataset.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
avaliar | Um escalar que representa a taxa de amostragem. Cada elemento de `input_dataset` é retido com esta probabilidade, independente de todos os outros elementos. |
semente | Um escalar que representa a semente do gerador de números aleatórios. |
semente2 | Um escalar representando seed2 do gerador de números aleatórios. |
Devoluções
- uma nova instância de SamplingDataset