Başka bir veri kümesinin içeriğinin Bernoulli örneğini alan bir veri kümesi oluşturur.
Bu veri kümesini oluşturmak için "tf.data" Python API'sinde dönüşüm yoktur. Bunun yerine, "filter_with_random_uniform_fusion" statik optimizasyonunun bir sonucu olarak oluşturulur. Bu optimizasyonun gerçekleştirilip gerçekleştirilmeyeceği, "tf.data.Options" seçeneğinin "experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion" seçeneğiyle belirlenir.
Kamusal Yöntemler
| Çıktı <Nesne> | asOutput () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik ÖrneklemeVeri Kümesi | |
| Çıktı <?> | tutamak () |
Devralınan Yöntemler
Kamusal Yöntemler
public Output <Nesne> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.
public static SamplingDataset create ( Scope kapsamı, Operand <?> inputDataset, Operand <Float> oranı, Operand <Long> seed, Operand <Long> seed2, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes)
Yeni bir SamplingDataset işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
| dürbün | mevcut kapsam |
|---|---|
| oran | Örnek oranını temsil eden bir skaler. "İnput_dataset" in her bir öğesi, diğer tüm öğelerden bağımsız olarak bu olasılıkla tutulur. |
| tohum | Rastgele sayı üretecinin bir skaler temsil eden tohumu. |
| tohum2 | Rastgele sayı üretecinin seed2'yi temsil eden bir skaler. |
İadeler
- yeni bir SamplingDataset örneği