Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
Crea un conjunto de datos que devuelve un flujo de enteros pseudoaleatorios con signo de 64 bits distribuidos uniformemente.
En la API de TensorFlow Python, puedes crear una instancia de este conjunto de datos a través de la clase tf.data.experimental.RandomDataset .
Las instancias de este conjunto de datos también se crean como resultado de la optimización estática `hoist_random_uniform`. La realización de esta optimización está determinada por la opción `experimental_optimization.hoist_random_uniform` de tf.data.Options .
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida < Tipo T > | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| conjunto de datos aleatorio estático | |
| Salida <?> | manejar () |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública < TType > asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a 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.
creación pública estática de RandomDataset (alcance del alcance , operando <TInt64> semilla, operando <TInt64> semilla2, lista<clase<? extiende TType >> tipos de salida, lista <forma> formas de salida)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación RandomDataset.
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 se siembra con 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 RandomDataset