FormaciónÉpocas 

public final class TrainingEpochs<
  Samples: Collection,
  Entropy: RandomNumberGenerator
>: Sequence, IteratorProtocol

Una secuencia infinita de colecciones de muestras por lotes adecuadas para entrenar un DNN cuando las muestras son uniformes.

Todos los lotes de cada época tienen exactamente el mismo tamaño.

  • Crea una instancia que extrae muestras de samples en lotes de tamaño batchSize .

    Declaración 

    public init(
  samples: Samples,
  batchSize: Int,
  entropy: Entropy
)

    Parámetros

    entropy

    una fuente de aleatoriedad utilizada para mezclar el orden de las muestras. Se almacenará en self , por lo que si es solo pseudoaleatorio y tiene semántica de valor, la secuencia de épocas es determinista y no depende de otras operaciones.

  • El tipo de cada época, una colección de lotes de muestras.

    Declaración 

    public typealias Element = Slices<
  Sampling<Samples, Array<Samples.Index>.SubSequence>
>

  • Devuelve la siguiente época en secuencia.

    Declaración 

    public func next() -> Element?
Disponible donde `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

  • Crea una instancia que extrae muestras de samples en lotes de tamaño batchSize .

    Declaración 

    public convenience init(
  samples: Samples,
  batchSize: Int
)