Set di dati di campionamento

classe finale pubblica SamplingDataset

Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati.

Non è prevista alcuna trasformazione nell'API Python "tf.data" per la creazione di questo set di dati. Viene invece creato come risultato dell'ottimizzazione statica `filter_with_random_uniform_fusion`. L'esecuzione di questa ottimizzazione è determinata dall'opzione "experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion" di "tf.data.Options".

Metodi pubblici

Uscita <Oggetto>	comeuscita () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
Set di dati di campionamento statico	create ( Ambito di applicazione , Operando <?> inputDataset, Operando <Float> rate, Operando <Long> seed, Operando <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SamplingDataset.
Uscita <?>	maniglia ()

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

output astratto <Oggetto>

comeuscita () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Metodi pubblici

output pubblico <Oggetto> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

creazione di SamplingDataset statico pubblico ( ambito ambito , Operando <?> inputDataset, Operando <Float> rate, Operando <Long> seed, Operando <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SamplingDataset.

Parametri

scopo	ambito attuale
valutare	Uno scalare che rappresenta la frequenza di campionamento. Ogni elemento di "input_dataset" viene mantenuto con questa probabilità, indipendentemente da tutti gli altri elementi.
seme	Uno scalare che rappresenta il seme del generatore di numeri casuali.
seme2	Uno scalare che rappresenta il seme2 del generatore di numeri casuali.

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• una nuova istanza di SamplingDataset

Output pubblico <?> handle ()