RngReadAndSkip

lớp cuối cùng công khai RngReadAndSkip

Nâng cao bộ đếm của RNG dựa trên bộ đếm.

Trạng thái của RNG sau `rng_read_and_skip(n)` sẽ giống như trạng thái sau `uniform([n])` (hoặc bất kỳ phân phối nào khác). Mức tăng thực tế được thêm vào bộ đếm là một lựa chọn triển khai không xác định.

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

Đầu ra < TInt64 >
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
RngReadAndSkip tĩnh
tạo ( Phạm vi phạm vi, Tài nguyên toán hạng <?>, Toán hạng < TInt32 > alg, Toán hạng <?> delta)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc thao tác RngReadAndSkip mới.
Đầu ra < TInt64 >
giá trị ()
Giá trị cũ của biến tài nguyên, trước khi tăng.

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "RngReadAndSkip"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai < TInt64 > asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

công khai tĩnh RngReadAndSkip tạo ( Phạm vi phạm vi , tài nguyên Toán hạng <?>, Toán hạng < TInt32 > alg, Toán hạng <?> delta)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc thao tác RngReadAndSkip mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
nguồn Phần xử lý của biến tài nguyên lưu trữ trạng thái của RNG.
tảo Thuật toán RNG.
đồng bằng Số lượng thăng tiến.
Trả lại
  • một phiên bản mới của RngReadAndSkip

Đầu ra công khai < TInt64 > giá trị ()

Giá trị cũ của biến tài nguyên, trước khi tăng. Vì kích thước trạng thái phụ thuộc vào thuật toán nên đầu ra này sẽ được đệm bên phải bằng các số 0 để đạt được hình dạng int64[3] (kích thước trạng thái tối đa hiện tại trong số các thuật toán).