Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
Crea un set di dati che restituisce un flusso di interi con segno pseudocasuali a 64 bit distribuiti uniformemente.
Nell'API TensorFlow Python, puoi creare un'istanza di questo set di dati tramite la classe tf.data.experimental.RandomDataset .
Le istanze di questo set di dati vengono create anche come risultato dell'ottimizzazione statica `hoist_random_uniform`. L'esecuzione di questa ottimizzazione è determinata dall'opzione `experimental_optimization.hoist_random_uniform` di tf.data.Options .
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| Uscita < TType > | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
| set di dati casuali statico | |
| Uscita <?> | maniglia () |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica < TType > asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
creazione di RandomDataset statici pubblici ( ambito Scope, Operando < TInt64 > seed, Operando < TInt64 > seed2, List<Class<? estende TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione RandomDataset.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| seme | Un seme scalare per il generatore di numeri casuali. Se seed o seed2 è impostato su diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seed specificato. Altrimenti, viene utilizzato un seme casuale. |
| seme2 | Un secondo seme scalare per evitare la collisione del seme. |
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- una nuova istanza di RandomDataset