Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
No hay ninguna transformación en la API de Python tf.data
para crear este conjunto de datos. En cambio, se crea como resultado de la optimización estática `filter_with_random_uniform_fusion`. La realización de esta optimización está determinada por la opción `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de tf.data.Options
.
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
conjunto de datos de muestreo estático | crear (alcance alcance , operando <?> conjunto de datos de entrada, tasa de operando <flotación>, semilla de operando <largo>, semilla de operando <largo>2, lista<clase<?>> tipos de salida, lista <forma> formas de salida) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SamplelingDataset. |
Salida <?> | manejar () |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> comoSalida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación pública de conjunto de datos de muestreo estático (alcance del alcance , conjunto de datos de entrada del operando <?>, velocidad del operando <flotación>, semilla del operando <largo>, semilla del operando <largo>2, lista <clase <?>> tipos de salida, lista <forma> formas de salida)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SamplelingDataset.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
tasa | Un escalar que representa la frecuencia de muestreo. Cada elemento de `input_dataset` se retiene con esta probabilidad, independientemente de todos los demás elementos. |
semilla | Un escalar que representa la semilla del generador de números aleatorios. |
semilla2 | Un escalar que representa la semilla2 del generador de números aleatorios. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SamplingDataset