Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа.
Создает набор данных, который возвращает поток равномерно распределенных псевдослучайных 64-битных целых чисел со знаком.
В API TensorFlow Python вы можете создать экземпляр этого набора данных через класс tf.data.experimental.RandomDataset .
Экземпляры этого набора данных также создаются в результате статической оптимизации hoist_random_uniform. Будет ли выполнена эта оптимизация, определяется опцией `experimental_optimization.hoist_random_uniform` tf.data.Options .
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход < Ттип > | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический набор случайных данных | |
| Вывод <?> | ручка () |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод < TType > asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static RandomDataset create ( Область действия, Операнд <TInt64> семя, Операнд <TInt64> семя2, List<Class<? расширяет TType >> outputTypes, List <Shape> outputShapes)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию RandomDataset.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| семя | Скалярное начальное число для генератора случайных чисел. Если начальное значение или начальное число2 установлено ненулевым, генератор случайных чисел заполняется данным начальным числом. В противном случае используется случайное начальное число. |
| семя2 | Второе скалярное семя, чтобы избежать столкновения семян. |
Возврат
- новый экземпляр RandomDataset