একটি পাল্টা-ভিত্তিক RNG এর কাউন্টারটি অগ্রসর করুন।
`rng_read_and_skip(n)` এর পরে RNG-এর অবস্থা `ইউনিফর্ম([n])` (বা অন্য কোনো বিতরণ) এর পরে একই হবে। কাউন্টারে যোগ করা প্রকৃত বৃদ্ধি একটি অনির্দিষ্ট বাস্তবায়ন পছন্দ।
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <লং> | asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক RngReadAndSkip | |
আউটপুট <লং> | মান () ইনক্রিমেন্ট করার আগে রিসোর্স ভেরিয়েবলের পুরানো মান। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক আউটপুট <লং> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক RngReadAndSkip তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> রিসোর্স, প্রতীক <integer> ALG, প্রতীক <?> ব-দ্বীপ)
একটি নতুন RngReadAndSkip অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
সম্পদ | রিসোর্স ভেরিয়েবলের হ্যান্ডেল যা RNG-এর অবস্থা সঞ্চয় করে। |
alg | আরএনজি অ্যালগরিদম। |
ডেল্টা | অগ্রগতির পরিমাণ। |
রিটার্নস
- RngReadAndSkip এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক আউটপুট <লং> মান ()
ইনক্রিমেন্ট করার আগে রিসোর্স ভেরিয়েবলের পুরানো মান। যেহেতু স্টেট সাইজ অ্যালগরিদম-নির্ভর, তাই এই আউটপুটটি শূন্যের সাথে ডান-প্যাড করা হবে আকৃতি int64[3] (অ্যালগরিদমের মধ্যে বর্তমান সর্বাধিক রাষ্ট্রের আকার) পৌঁছানোর জন্য।