SamplingDataset

public final class SamplingDataset

Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli dei contenuti di un altro set di dati.

Non c'è trasformazione nell'API Python `tf.data` per la creazione di questo set di dati. Invece, viene creato come risultato dell'ottimizzazione statica `filter_with_random_uniform_fusion`. Se questa ottimizzazione viene eseguita è determinato dall'opzione `experiment_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` di` tf.data.Options`.

Metodi pubblici

Output <Object>
asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
static SamplingDataset
create ( 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 esegue il wrapping di una nuova operazione SamplingDataset.
Uscita <?>

Metodi ereditati

Metodi pubblici

output pubblico <Object> 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.

public static SamplingDataset create ( 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 avvolge una nuova operazione SamplingDataset.

Parametri
scopo ambito attuale
Vota 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.
seed2 Uno scalare che rappresenta seed2 del generatore di numeri casuali.
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  • una nuova istanza di SamplingDataset

output pubblico <?> handle ()