tf.raw_ops.SamplingDataset

Создаёт набор данных, который берёт случайную выборку из элементов другого набора данных с помощью распределения Бернулли.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной 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. Выполняется ли эта оптимизация, определяется опцией experimental_optimization.filter_with_random_uniform_fusion в tf.data.Options.

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

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `variant`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/SamplingDataset