Создает набор данных, который использует образец Бернулли содержимого другого набора данных.
В API Python `tf.data` нет преобразований для создания этого набора данных. Вместо этого он создается в результате статической оптимизации filter_with_random_uniform_fusion. Будет ли выполняться эта оптимизация, определяется опцией `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` в `tf.data.Options`.
Публичные методы
| Вывод <Объект> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический набор данных выборки | |
| Вывод <?> | ручка () |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступный вывод <Object> 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 SamplingDataset create ( Область действия, Операнд <?> inputDataset, Операнд <Float> скорость, Операнд <Long> семя, Операнд <Long> семя2, List<Class<?>> выходныетипы, List <Shape> outputShapes)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SamplingDataset.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| ставка | Скаляр, представляющий частоту дискретизации. Каждый элемент input_dataset сохраняется с этой вероятностью независимо от всех других элементов. |
| семя | Скаляр, представляющий начальное значение генератора случайных чисел. |
| семя2 | Скаляр, представляющий начальное число2 генератора случайных чисел. |
Возврат
- новый экземпляр SamplingDataset