काउंटर-आधारित आरएनजी के काउंटर को आगे बढ़ाएं।
`rng_read_and_skip(n)` के बाद RNG की स्थिति `uniform([n])` (या किसी अन्य वितरण) के बाद जैसी ही होगी। काउंटर में जोड़ी गई वास्तविक वृद्धि एक अनिर्दिष्ट कार्यान्वयन विकल्प है।
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <लंबा> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर RngReadAndSkip | |
आउटपुट <लंबा> | कीमत () संसाधन चर का पुराना मान, बढ़ने से पहले। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक RngReadAndSkip बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> संसाधन, ऑपरेंड <इंटेगर> एल्ग, ऑपरेंड <?> डेल्टा)
एक नए RngReadAndSkip ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
संसाधन | संसाधन चर का हैंडल जो RNG की स्थिति को संग्रहीत करता है। |
alg | आरएनजी एल्गोरिथ्म. |
डेल्टा | उन्नति के योग. |
रिटर्न
- RngReadAndSkip का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> मान ()
संसाधन चर का पुराना मान, बढ़ने से पहले। चूंकि राज्य का आकार एल्गोरिदम-निर्भर है, इसलिए यह आउटपुट आकार int64[3] (एल्गोरिदम के बीच वर्तमान अधिकतम राज्य आकार) तक पहुंचने के लिए शून्य के साथ दाएं-पैडेड होगा।