काटे गए सामान्य वितरण से यादृच्छिक मान आउटपुट करता है।
उत्पन्न मान माध्य 0 और मानक विचलन 1 के साथ एक सामान्य वितरण का पालन करते हैं, सिवाय इसके कि जिन मानों का परिमाण माध्य से 2 मानक विचलन से अधिक है उन्हें हटा दिया जाता है और फिर से चुना जाता है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | छोटा किया गयासामान्य.विकल्प | TruncatedNormal के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <यू टीएनंबर का विस्तार करता है > छोटा किया गया सामान्य <यू> | |
आउटपुट <यू> | आउटपुट () निर्दिष्ट आकार का एक टेंसर यादृच्छिक रूप से काटे गए सामान्य मानों से भरा होता है। |
स्थिर ट्रंकेटेडनॉर्मल.विकल्प | बीज (लंबा बीज) |
स्थिर ट्रंकेटेडनॉर्मल.विकल्प | बीज2 (लंबा बीज2) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ट्रंकेटेडनॉर्मल <यू> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > आकार, क्लास<यू> डीटाइप, विकल्प... विकल्प)
एक नए ट्रंकेटेडनॉर्मल ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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आकार | आउटपुट टेंसर का आकार. |
dtype | आउटपुट का प्रकार. |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- ट्रंकेटेडनॉर्मल का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
निर्दिष्ट आकार का एक टेंसर यादृच्छिक रूप से काटे गए सामान्य मानों से भरा होता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ट्रंकेटेडनॉर्मल.ऑप्शंस बीज (लंबा बीज)
पैरामीटर
बीज | यदि 'बीज' या 'बीज2' को गैर-शून्य पर सेट किया गया है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बीजित किया जाता है। अन्यथा, यह एक यादृच्छिक बीज द्वारा बोया जाता है। |
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सार्वजनिक स्थैतिक ट्रंकेटेडनॉर्मल.ऑप्शंस सीड2 (लंबा सीड2)
पैरामीटर
बीज2 | बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा बीज। |
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