StatefulUniformInt

পাবলিক চূড়ান্ত ক্লাস StatefulUniformInt

একটি অভিন্ন বন্টন থেকে এলোমেলো পূর্ণসংখ্যা বের করে।

উৎপন্ন মানগুলি হল `[minval, maxval)` পরিসরে অভিন্ন পূর্ণসংখ্যা। নিম্ন আবদ্ধ `মিনভাল` পরিসরের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, যখন উপরের আবদ্ধ `ম্যাক্সভাল` বাদ দেওয়া হয়েছে।

এলোমেলো পূর্ণসংখ্যাগুলি সামান্য পক্ষপাতমূলক যদি না `maxval - minval` দুইটির একটি সঠিক শক্তি না হয়। আউটপুটের পরিসরের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট `maxval - minval` এর মানের জন্য পক্ষপাত ছোট (হয় `2^32` বা `2^64`)।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <U>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <U TType প্রসারিত করে > StatefulUniformInt <U>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> রিসোর্স, অপারেন্ড < TInt64 > অ্যালগরিদম, অপারেন্ড <? প্রসারিত TType > আকৃতি, অপারেন্ড <U> মিনভাল, অপারেন্ড <U> ম্যাক্সভাল)
একটি নতুন StatefulUniformInt অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <U>
আউটপুট ()
নির্দিষ্ট আকৃতি সহ র্যান্ডম মান।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "StatefulUniformInt"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক স্টেটফুল ইউনিফর্মইন্ট <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> রিসোর্স, অপারেন্ড < TInt64 > অ্যালগরিদম, অপারেন্ড <? প্রসারিত TType > আকৃতি, অপারেন্ড <U> মিনভাল, অপারেন্ড <U> ম্যাক্সভাল)

একটি নতুন StatefulUniformInt অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
সম্পদ রিসোর্স ভেরিয়েবলের হ্যান্ডেল যা RNG-এর অবস্থা সঞ্চয় করে।
অ্যালগরিদম RNG অ্যালগরিদম।
আকৃতি আউটপুট টেনসরের আকৃতি।
minval ন্যূনতম মান (অন্তর্ভুক্ত, স্কেলার)।
ম্যাক্সভাল সর্বোচ্চ মান (একচেটিয়া, স্কেলার)।
রিটার্নস
  • StatefulUniformInt এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <U> আউটপুট ()

নির্দিষ্ট আকৃতি সহ র্যান্ডম মান।