Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
No hay ninguna transformación en la API de Python `tf.data` para crear este conjunto de datos. En cambio, se crea como resultado de la optimización estática `filter_with_random_uniform_fusion`. Si esta optimización se realiza está determinado por la opción `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de` tf.data.Options`.
Métodos públicos
| Salida <Objeto> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| estático SamplingDataset | |
| Salida <?> | manejar () |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un 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 SamplingDataset create ( alcance de alcance, operando <?> inputDataset, operando <Float> rate, operando <Long> semilla, operando <Long> semilla2, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SamplingDataset.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| Velocidad | Un escalar que representa la frecuencia de muestreo. Cada elemento de `input_dataset` se retiene con esta probabilidad, independientemente de todos los demás elementos. |
| semilla | Un escalar que representa la semilla del generador de números aleatorios. |
| semilla2 | Un escalar que representa la semilla2 del generador de números aleatorios. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SamplingDataset