StatelessMultinomial

kelas akhir publik StatelessMultinomial

Mengambil sampel dari distribusi multinomial.

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <V>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis StatelessMultinomial < TInt64 >	buat ( Lingkup cakupan, Operan <? extends TNumber > logits, Operan < TInt32 > numSamples, Operan <? extends TNumber > seed) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessMultinomial baru menggunakan tipe keluaran default.
statis <V extends TNumber > StatelessMultinomial <V>	buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TNumber > logits, Operan < TInt32 > numSamples, Operan <? extends TNumber > seed, Kelas<V> outputDtype) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessMultinomial baru.
Keluaran <V>	keluaran () Tensor 2-D dengan bentuk `[batch_size, num_samples]`.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Abstrak Output <V extends TNumber >	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak V memperluas TNomber	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh `Output` operan ini.
Kelas abstrak<V extends TNumber >	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "StatelessMultinomial"

Metode Publik

Keluaran publik <V> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static StatelessMultinomial < TInt64 > buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TNumber > logits, Operan < TInt32 > numSamples, Operan <? extends TNumber > seed)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessMultinomial baru menggunakan tipe keluaran default.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
logit	Tensor 2-D dengan bentuk `[batch_size, num_classes]`. Setiap irisan `[i, :]` mewakili probabilitas log yang tidak dinormalisasi untuk semua kelas.
jumlahSampel	0-D. Jumlah sampel independen yang diambil untuk setiap irisan baris.
benih	2 biji (bentuk [2]).

Kembali

contoh baru dari StatelessMultinomial

public static StatelessMultinomial <V> buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TNumber > logits, Operand < TInt32 > numSamples, Operand <? extends TNumber > seed, Kelas<V> outputDtype)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi StatelessMultinomial baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
logit	Tensor 2-D dengan bentuk `[batch_size, num_classes]`. Setiap irisan `[i, :]` mewakili probabilitas log yang tidak dinormalisasi untuk semua kelas.
jumlahSampel	0-D. Jumlah sampel independen yang diambil untuk setiap irisan baris.
benih	2 biji (bentuk [2]).

Kembali

contoh baru dari StatelessMultinomial

Keluaran publik <V> keluaran ()

Tensor 2-D dengan bentuk `[batch_size, num_samples]`. Setiap irisan `[i, :]` berisi label kelas yang digambar dengan rentang `[0, num_classes)`.