публичный финальный класс StatelessParameterizedTruncatedNormal
Публичные методы
| Выход <В> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| static <V расширяет число, T расширяет число, U расширяет число> StatelessParameterizedTruncatedNormal <V> | create ( Область действия , форма операнда <T>, начальное значение операнда <U>, средство операнда <V>, стандартное значение операнда <V>, минимальное значение операнда <V>, максимальное значение операнда <V>) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию StatelessParameterizedTruncatedNormal. |
| Выход <В> | выход () Выходные данные представляют собой усеченные обычные выборки и представляют собой детерминистическую функцию от `shape`, `seed`, `minvals`, `maxvals`, `means` и `stddevs`. |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступный вывод <V> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static StatelessParameterizedTruncatedNormal <V> create (область действия , форма операнда <T>, начальное значение операнда <U>, средства операнда <V>, стандартные значения операнда <V>, минимальные значения операнда <V>, максимальные значения операнда <V>)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию StatelessParameterizedTruncatedNormal.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| форма | Форма выходного тензора. |
| семя | 2 семени (форма [2]). |
| означает | Средний параметр каждой партии. |
| stddevs | Параметр стандартного отклонения каждой партии. Должно быть больше 0. |
| минвалы | Минимальный отрыв. Может быть -бесконечность. |
| максвалс | Максимальный отрыв. Может быть +бесконечность и должно быть больше минимального значения для каждой партии. |
Возврат
- новый экземпляр StatelessParameterizedTruncatedNormal
публичный вывод <V> вывод ()
Выходные данные представляют собой усеченные обычные выборки и представляют собой детерминистическую функцию от `shape`, `seed`, `minvals`, `maxvals`, `means` и `stddevs`.