RandomGamma

classe finale pubblica RandomGamma

Restituisce valori casuali dalle distribuzioni Gamma descritte da alfa.

Questa operazione utilizza l'algoritmo di Marsaglia et al. acquisire campioni tramite trasformazione-rifiuto da coppie di variabili casuali uniformi e normali. Vedere http://dl.acm.org/citation.cfm?id=358414

Classi nidificate

classe RandomGamma.Options Attributi facoltativi per RandomGamma

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <U>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <U estende TNumber > RandomGamma <U>	create ( Scope scope, Operando <? estende TNumero > forma, Operando <U> alfa, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomGamma.
Uscita <U>	produzione () Un tensore con forma `forma + forma(alfa)`.
RandomGamma.Options statico	seme (seme lungo)
RandomGamma.Options statico	seme2 (seme lungo2)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

output astratto <U estende TNumero >	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
l'astratto U estende TNumero	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' `Output` di questo operando.
classe astratta<U estende TNumero >	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "RandomGamma"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <U> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static RandomGamma <U> create ( Scope scope, Operand <? extends TNumber > shape, Operand <U> alpha, Options... options)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomGamma.

Parametri

scopo	ambito attuale
forma	Tensore intero 1-D. Forma dei campioni indipendenti da trarre da ciascuna distribuzione descritta dai parametri di forma indicati in alfa.
alfa	Un tensore in cui ogni scalare è un parametro di "forma" che descrive la distribuzione gamma associata.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

ritorna

una nuova istanza di RandomGamma

Uscita pubblica <U> uscita ()

Un tensore con forma `forma + forma(alfa)`. Ogni sezione "[:, ..., :, i0, i1, ...iN]" contiene i campioni disegnati per "alpha[i0, i1, ...iN]". Il dtype dell'output corrisponde al dtype di alpha.

Seme pubblico statico RandomGamma.Options (seme lungo)

Parametri

seme	Se "seed" o "seed2" sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seme specificato. Altrimenti, viene seminato da un seme casuale.

pubblico statico RandomGamma.Options seed2 (seme lungo2)

Parametri

seme2	Un secondo seme per evitare la collisione dei semi.