RngReadAndSkip
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
काउंटर-आधारित आरएनजी के काउंटर को आगे बढ़ाएं।
`rng_read_and_skip(n)` के बाद RNG की स्थिति `uniform([n])` (या किसी अन्य वितरण) के बाद जैसी ही होगी। काउंटर में जोड़ी गई वास्तविक वृद्धि एक अनिर्दिष्ट कार्यान्वयन विकल्प है।
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैश कोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक RngReadAndSkip बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> संसाधन, ऑपरेंड <इंटेगर> एल्ग, ऑपरेंड <?> डेल्टा)
एक नए RngReadAndSkip ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
संसाधन | संसाधन चर का हैंडल जो RNG की स्थिति को संग्रहीत करता है। |
---|
alg | आरएनजी एल्गोरिथ्म. |
---|
डेल्टा | उन्नति के योग. |
---|
रिटर्न
- RngReadAndSkip का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> मान ()
संसाधन चर का पुराना मान, बढ़ने से पहले। चूंकि राज्य का आकार एल्गोरिदम-निर्भर है, इसलिए यह आउटपुट आकार int64[3] (एल्गोरिदम के बीच वर्तमान अधिकतम राज्य आकार) तक पहुंचने के लिए शून्य के साथ दाएं-पैडेड होगा।
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज के कॉन्टेंट को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट की नीतियां देखें. Java, Oracle का और/या इसके तहत काम करने वाली कंपनियों का एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है. कुछ कॉन्टेंट को, numpy license के तहत लाइसेंस मिला है.
आखिरी बार 2023-12-02 (UTC) को अपडेट किया गया.
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