إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة.
إنشاء مجموعة بيانات تُرجع دفقًا من الأعداد الصحيحة الموقعة ذات 64 بت الموزعة بشكل موحد. يقبل سمة منطقية تحدد ما إذا كان سيتم إعادة تطبيق مولدات الأرقام العشوائية في كل فترة. القيمة الافتراضية هي True مما يعني أنه يتم تطبيق البذور ويتم إنشاء نفس التسلسل من الأرقام العشوائية في كل فترة. إذا تم التعيين على False، فلن يتم إعادة تطبيق البذور وسيتم إنشاء تسلسل مختلف من الأرقام العشوائية في كل فترة.
في TensorFlow Python API، يمكنك إنشاء مثيل لمجموعة البيانات هذه عبر الفئة `tf.data.experimental.RandomDatasetV2`.
فئات متداخلة
| فصل | RandomDatasetV2.Options | السمات الاختيارية لـ RandomDatasetV2 | |
الأساليب العامة
| الإخراج <كائن> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت RandomDatasetV2 | |
| الإخراج <؟> | مقبض () |
| RandomDatasetV2.Options ثابت | البيانات الوصفية (بيانات تعريف السلسلة) |
| RandomDatasetV2.Options ثابت | إعادة ترتيب كل تكرار (إعادة ترتيب كل تكرار منطقي) |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <Object> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء RandomDatasetV2 الثابت العام ( نطاق النطاق ، المعامل <Long>، المعامل <Long>seed2، المعامل <؟>seedGenerator، List<Class<?>>outputTypes،List <Shape> outputShapes، Options... options)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RandomDatasetV2 جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| بذرة | بذرة عددية لمولد الأرقام العشوائية. إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. وبخلاف ذلك، يتم استخدام بذرة عشوائية. |
| البذور2 | بذرة عددية ثانية لتجنب تصادم البذور. |
| SeedGenerator | مورد لمولد بذور الأرقام العشوائية. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ RandomDatasetV2
RandomDatasetV2.Options الثابت العام ، rerandomizeEachIteration (إعادة ترتيب عشوائية منطقية)
حدود
| rerandomizeEachIteration | سمة منطقية لإعادة ترتيب تسلسل الأرقام العشوائية التي تم إنشاؤها في كل حقبة. |
|---|