الفئة النهائية العامة RandomDataset
إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة.
إنشاء مجموعة بيانات تُرجع دفقًا من الأعداد الصحيحة الموقعة ذات 64 بت الموزعة بشكل موحد.
في TensorFlow Python API، يمكنك إنشاء مثيل لمجموعة البيانات هذه عبر الفئة tf.data.experimental.RandomDataset .
يتم أيضًا إنشاء مثيلات مجموعة البيانات هذه كنتيجة للتحسين الثابت `hoist_random_uniform`. يتم تحديد ما إذا كان سيتم إجراء هذا التحسين من خلال خيار `experimental_optimization.hoist_random_uniform` في tf.data.Options .
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج < نوع > | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| مجموعة بيانات عشوائية ثابتة | |
| الإخراج <؟> | مقبض () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "مجموعة البيانات العشوائية"
الأساليب العامة
الإخراج العام <TType> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء مجموعة بيانات عشوائية ثابتة عامة ( نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > البذور، المعامل < TInt64 > البذور 2، القائمة < الفئة <؟ تمتد TType >> أنواع الإخراج، القائمة < الشكل > أشكال الإخراج)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RandomDataset جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| بذرة | بذرة عددية لمولد الأرقام العشوائية. إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. وبخلاف ذلك، يتم استخدام بذرة عشوائية. |
| البذور2 | بذرة عددية ثانية لتجنب تصادم البذور. |
عائدات
- مثيل جديد لـ RandomDataset