فئة البيانات النهائية العامة SamplingDataset
إنشاء مجموعة بيانات تأخذ عينة Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى.
لا يوجد تحويل في tf.data Python API لإنشاء مجموعة البيانات هذه. بدلاً من ذلك، يتم إنشاؤه كنتيجة للتحسين الثابت `filter_with_random_uniform_fusion`. يتم تحديد ما إذا كان سيتم تنفيذ هذا التحسين من خلال خيار ``experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion`` 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 أخذ العينات الثابتة | |
| الإخراج <؟> | مقبض () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "SamplingDataset"
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 عينة ثابتة عامة (نطاق النطاق ، المعامل <؟> مجموعة بيانات الإدخال، المعامل < TFloat32 > المعدل، المعامل < TInt64 > البذور، المعامل < TInt64 > البذور 2، القائمة < الفئة <؟ تمتد TType >> أنواع الإخراج، القائمة < الشكل > أشكال الإخراج)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SamplingDataset جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معدل | العددية التي تمثل معدل العينة. يتم الاحتفاظ بكل عنصر من عناصر "input_dataset" مع هذا الاحتمال، بشكل مستقل عن جميع العناصر الأخرى. |
| بذرة | العددية التي تمثل بذرة مولد الأرقام العشوائية. |
| البذور2 | عددي يمثل بذرة 2 لمولد الأرقام العشوائية. |
عائدات
- مثيل جديد لـSamplingDataset