สร้างชุดข้อมูลที่รับตัวอย่าง Bernoulli ของเนื้อหาของชุดข้อมูลอื่น
ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใน tf.data
Python API สำหรับการสร้างชุดข้อมูลนี้ แต่ถูกสร้างขึ้นโดยเป็นผลมาจากการเพิ่มประสิทธิภาพแบบคงที่ `filter_with_random_uniform_fusion` การเพิ่มประสิทธิภาพนี้จะดำเนินการหรือไม่นั้นจะขึ้นอยู่กับตัวเลือก `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` ของ tf.data.Options
วิธีการสาธารณะ
เอาต์พุต <วัตถุ> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
ชุดข้อมูลการสุ่มตัวอย่าง แบบคงที่ | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <?> ชุดข้อมูลอินพุต ตัวดำเนินการ <ลอย> อัตรา ตัวดำเนินการ <ยาว> เมล็ด ตัว ถูกดำเนินการ <ยาว> seed2, รายการ<Class<?>> ประเภทเอาต์พุต, รายการ< รูปร่าง > รูปร่างเอาต์พุต) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SamplingDataset ใหม่ |
เอาท์พุต <?> | รับมือ () |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <Object> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
การสร้าง ชุดข้อมูลสุ่มตัวอย่าง แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> ชุดข้อมูลอินพุต, อัตรา ตัวดำเนินการ <ลอย>, ตัวดำเนินการ <ยาว> เมล็ด, ตัวดำเนินการ <ยาว> seed2, รายการ <คลาส<?>> ประเภทเอาต์พุต, รายการ < รูปร่าง > รูปร่างเอาต์พุต)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SamplingDataset ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ประเมิน | สเกลาร์ที่แสดงถึงอัตราตัวอย่าง แต่ละองค์ประกอบของ `input_dataset` จะถูกเก็บรักษาไว้ด้วยความน่าจะเป็นนี้ โดยไม่ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบอื่นๆ ทั้งหมด |
เมล็ดพันธุ์ | สเกลาร์ที่เป็นตัวแทนเมล็ดพันธุ์ของเครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่ม |
เมล็ดพันธุ์2 | สเกลาร์ที่แสดงถึง seed2 ของเครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่ม |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SamplingDataset