Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
No hay transformación en el tf.data API Python para crear este conjunto de datos. En cambio, se crea como resultado de la optimización estática `filter_with_random_uniform_fusion`. Ya sea que esta optimización se realiza está determinada por la opción `experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de tf.data.Options .
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida < Ttype > | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estática SamplingDataset | |
| Salida <?> | asa () |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida < 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.
public static SamplingDataset crear ( Alcance alcance, operando <?> inputDataset, operando < TFloat32 > tasa, operando < TInt64 > semilla, operando < TInt64 > seed2, List <Clase <? extiende Ttype >> outputTypes, List < Forma > outputShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SamplingDataset.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índice | Un escalar que representa la frecuencia de muestreo. Cada elemento de `input_dataset` se retiene con esta probabilidad, independientemente de todos los demás elementos. |
| semilla | Un escalar que representa la semilla del generador de números aleatorios. |
| semilla2 | Un escalar que representa la semilla2 del generador de números aleatorios. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SamplingDataset