Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика.
Состояние ГСЧ после `rng_read_and_skip(n)` будет таким же, как и после `uniform([n])` (или любого другого распределения). Фактическое приращение, добавляемое к счетчику, является неопределенным выбором реализации.
Публичные методы
| Вывод <Длинный> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический RngReadAndSkip | create ( Область действия , ресурс операнда <?>, операнд <целое число> alg, операнд <?> дельта) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию RngReadAndSkip. |
| Вывод <Длинный> | ценить () Старое значение переменной ресурса до увеличения. |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичный вывод <Long> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static RngReadAndSkip create (область области действия , ресурс операнда <?>, операнд <целое число> alg, операнд <?> дельта)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию RngReadAndSkip.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| ресурс | Дескриптор переменной ресурса, в которой хранится состояние ГСЧ. |
| Алг | Алгоритм ГСЧ. |
| дельта | Сумма продвижения. |
Возврат
- новый экземпляр RngReadAndSkip
значение public Output <Long> ()
Старое значение переменной ресурса до увеличения. Поскольку размер состояния зависит от алгоритма, этот результат будет дополнен нулями справа, чтобы достичь формы int64[3] (текущий максимальный размер состояния среди алгоритмов).