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Simposio WiML 2023.
ExperimentalRandomDataset
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Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
Conjunto de datos aleatorios experimentales estáticos | crear ( Alcance alcance, Operando <Largo> semilla, Operando <Largo> semilla2, Lista<Clase<?>> tipos de salida, Lista< Forma > formas de salida) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalRandomDataset. |
Salida <?> | |
Métodos Heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
clase final<?> | obtenerClase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | a la cadena () |
vacío final | espera (largo arg0, int arg1) |
vacío final | esperar (largo arg0) |
vacío final | espera () |
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de 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 ExperimentalRandomDataset create ( Scope scope, Operand <Long> seed, Operand <Long> seed2, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalRandomDataset.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
semilla | Una semilla escalar para el generador de números aleatorios. Si seed o seed2 se establece en un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios es sembrado por la semilla dada. De lo contrario, se utiliza una semilla aleatoria. |
---|
semilla2 | Una segunda semilla escalar para evitar la colisión de semillas. |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de ExperimentalRandomDataset
manejador de salida pública <?> ()
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Última actualización: 2022-05-17 (UTC)
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