পাবলিক ফাইনাল ক্লাস RngReadAndSkip
একটি পাল্টা-ভিত্তিক RNG এর কাউন্টারটি অগ্রসর করুন।
`rng_read_and_skip(n)` এর পরে RNG-এর অবস্থা `ইউনিফর্ম([n])` (বা অন্য কোনো বিতরণ) এর পরে একই হবে। কাউন্টারে যোগ করা প্রকৃত বৃদ্ধি একটি অনির্দিষ্ট বাস্তবায়ন পছন্দ।
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট < TInt64 > | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
| স্ট্যাটিক RngReadAndSkip | |
| আউটপুট < TInt64 > | মান () রিসোর্স ভেরিয়েবলের পুরানো মান, বৃদ্ধি করার আগে। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "RngReadAndSkip"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট < TInt64 > হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক RngReadAndSkip তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> resource, Operand < TInt32 > alg, Operand <?> ডেল্টা)
একটি নতুন RngReadAndSkip অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| সম্পদ | রিসোর্স ভেরিয়েবলের হ্যান্ডেল যা RNG-এর অবস্থা সঞ্চয় করে। |
| alg | RNG অ্যালগরিদম। |
| ডেল্টা | অগ্রগতির পরিমাণ। |
রিটার্নস
- RngReadAndSkip এর একটি নতুন উদাহরণ