public final class SamplingDataset
Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados.
Não há transformação na API Python `tf.data` para criar este conjunto de dados. Em vez disso, ele é criado como resultado da otimização estática `filter_with_random_uniform_fusion`. Se essa otimização é realizada é determinado pela opção `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de` tf.data.Options`.
Métodos Públicos
| Saída <Objeto> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| SamplingDataset estático | |
| Resultado <?> | alça () |
Métodos herdados
Métodos Públicos
public Output <Object> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SamplingDataset create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operand <Float> taxa, Operand <Long> seed, Operand <Long> seed2, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SamplingDataset.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| avaliar | Um escalar que representa a taxa de amostragem. Cada elemento de `input_dataset` é retido com esta probabilidade, independente de todos os outros elementos. |
| semente | Um escalar que representa a semente do gerador de números aleatórios. |
| seed2 | Um escalar que representa seed2 do gerador de números aleatórios. |
Devoluções
- uma nova instância de SamplingDataset