tf.raw_ops.SamplingDataset

Создаёт набор данных, который берёт бернуллиевую выборку содержимого другого набора данных.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.SamplingDataset

tf.raw_ops.SamplingDataset(
    input_dataset, rate, seed, seed2, output_types, output_shapes, name=None
)

В Python API tf.data нет преобразования для создания этого набора данных. Вместо этого он создаётся в результате статической оптимизации filter_with_random_uniform_fusion. Выполнение этой оптимизации определяется параметром experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion в tf.data.Options.

Аргументы
`input_dataset`	`Tensor` типа `variant`.
`rate`	`Tensor` типа `float32`. Скаляр, представляющий частоту выборки. Каждый элемент `input_dataset` сохраняется с этой вероятностью, независимо от других элементов.
`seed`	`Tensor` типа `int64`. Скаляр, представляющий начальное значение генератора случайных чисел.
`seed2`	`Tensor` типа `int64`. Скаляр, представляющий второе начальное значение генератора случайных чисел.
`output_types`	Список `tf.DTypes` длиной `>= 1`.
`output_shapes`	Список форм (каждая — `tf.TensorShape` или список `ints`) длиной `>= 1`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor` типа `variant`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/SamplingDataset