Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
Crea un conjunto de datos que devuelve un flujo de enteros pseudoaleatorios de 64 bits con signo y distribuidos uniformemente.
En la API TensorFlow Python, se puede crear una instancia de este conjunto de datos a través de la clase tf.data.experimental.RandomDataset .
Las instancias de este conjunto de datos también se crean como resultado de la optimización estática `hoist_random_uniform`. Ya sea que esta optimización se realiza está determinada por la opción `experimental_optimization.hoist_random_uniform` de tf.data.Options .
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida < Ttype > | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estática RandomDataset | |
| Salida <?> | asa () |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida < Ttype > asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del 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.
public static RandomDataset crear ( Alcance alcance, operando < TInt64 > semilla, operando < TInt64 > seed2, List <Clase <? extiende Ttype >> outputTypes, List < Forma > outputShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación RandomDataset.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| semilla | Una semilla escalar para el generador de números aleatorios. Si semilla o semilla2 se establece en un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios es sembrado por la semilla dada. De lo contrario, se utiliza una semilla aleatoria. |
| semilla2 | Una segunda semilla escalar para evitar la colisión de semillas. |
Devoluciones
- una nueva instancia de RandomDataset