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If multidim_average is set to global the output will be a scalar tensor If multidim_average is set to samplewise the output will be a tensor of shape (N,) consisting of a scalar value per sample. This function is a simple wrapper to get the task specific versions of this metric, which is done by setting the task argument to either 'binary' , 'multiclass' or multilabel . See the documentation of binary_fbeta_score() , multiclass_fbeta_score() and multilabel_fbeta_score() for the specific details of each argument influence and examples. E isso não se limita apenas à quantidade de gols: assim como no mais/menos de (under/over), aposta esportiva com 3 time você pode apostar em escanteios, cartões, chutes à gol, faltas e muito mais usando o handicap asiático. >>> m = Categorical ( torch . tensor ([ 0.25 , 0.25 , 0.25 , 0.25 ])) >>> m . sample () # equal probability of 0, 1, 2, 3 tensor(3) arg_constraints : Dict [ str , Constraint ] = ¶ cdf ( value ) [source] ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ icdf ( prob ) [source] ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property scale ¶ support = GreaterThanEq(lower_bound=0.0) ¶ property variance ¶ Creates a multivariate normal (also called Gaussian) distribution parameterized by a mean vector and a covariance matrix. Note that the .event_shape of a TransformedDistribution is the maximum shape of its base distribution and its transforms, since transforms can introduce correlations among events. Jogar em apostas esportivas em legal.Define the entry period of the giveaway. Define the promotion duration by starting and ending dates and times in a specific time zone.
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