Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados.
Não há transformação no tf.data Python API para criar este conjunto de dados. Em vez disso, ele é criado como resultado da otimização estática `filter_with_random_uniform_fusion`. Se esta optimização é realizada é determinada pelo `opção experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion` de tf.data.Options .
Constantes
| Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
| Output < TType > | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
| estática SamplingDataset | |
| Output <?> | pega () |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output < TType > asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SamplingDataset criar ( Scope escopo, Operando <?> inputDataset, Operando < TFloat32 > taxa, Operando < TInt64 > semente, Operando < TInt64 > seed2, List <Class <? estende TType >> outputTypes, List < Forma > outputShapes)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SamplingDataset.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| avaliar | Um escalar que representa a taxa de amostragem. Cada elemento de `input_dataset` é retido com esta probabilidade, independente de todos os outros elementos. |
| semente | Um escalar que representa a semente do gerador de números aleatórios. |
| seed2 | Um escalar que representa seed2 do gerador de números aleatórios. |
Devoluções
- uma nova instância de SamplingDataset