LearnedUnigramCandidateSampler

classe finale pubblica LearnedUnigramCandidateSampler

Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.

Consulta le spiegazioni sul campionamento dei candidati e sui formati dei dati su go/candidate-sampling.

Per ogni batch, questa operazione seleziona un singolo set di etichette candidate campionate.

I vantaggi del campionamento dei candidati per lotto sono la semplicità e la possibilità di un'efficiente moltiplicazione della matrice densa. Lo svantaggio è che i candidati campionati devono essere scelti indipendentemente dal contesto e dalle vere etichette.

Classi nidificate

classe LearnedUnigramCandidateSampler.Options Attributi facoltativi per LearnedUnigramCandidateSampler

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

static LearnedUnigramCandidateSampler
create ( Scope scope, Operand < TInt64 > trueClasses, Long numTrue, Long numSampled, Boolean univoco, Long rangeMax, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione LearnedUnigramCandidateSampler.
Uscita < TInt64 >
candidati campionati ()
Un vettore di lunghezza num_sampled, in cui ogni elemento è l'ID di un candidato campionato.
Uscita < TFloat32 >
campionatoExpectedCount ()
Un vettore di lunghezza num_sampled, per ogni candidato campionato che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che il candidato si presenti in un batch di candidati campionati.
static LearnedUnigramCandidateSampler.Options
seme (seme lungo)
static LearnedUnigramCandidateSampler.Options
seme2 (seme lungo2)
Uscita < TFloat32 >
trueExpectedCount ()
Una matrice batch_size * num_true, che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che ciascun candidato si presenti in un batch di candidati campionati.

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "LearnedUnigramCandidateSampler"

Metodi pubblici

creazione statica pubblica LearnedUnigramCandidateSampler (ambito ambito , Operando < TInt64 > trueClasses, Long numTrue, Long numSampled, Boolean univoco, Long rangeMax, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione LearnedUnigramCandidateSampler.

Parametri
scopo ambito attuale
trueClasses Una matrice batch_size * num_true, in cui ogni riga contiene gli ID delle num_true target_classes nell'etichetta originale corrispondente.
numeroVero Numero di etichette vere per contesto.
numSampled Numero di candidati da campionare casualmente.
unico Se unico è vero, campioniamo con rifiuto, in modo che tutti i candidati campionati in un batch siano unici. Ciò richiede una certa approssimazione per stimare le probabilità di campionamento post-rifiuto.
portataMax Il campionatore campionerà i numeri interi dall'intervallo [0, range_max).
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di LearnedUnigramCandidateSampler

output pubblico < TInt64 > sampledCandidates ()

Un vettore di lunghezza num_sampled, in cui ogni elemento è l'ID di un candidato campionato.

Output pubblico < TFloat32 > sampledExpectedCount ()

Un vettore di lunghezza num_sampled, per ogni candidato campionato che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che il candidato si presenti in un batch di candidati campionati. Se unico=vero, allora questa è una probabilità.

seed statico pubblico LearnedUnigramCandidateSampler.Options (seed lungo)

Parametri
seme Se seed o seed2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seed specificato. Altrimenti, viene seminato da un seme casuale.

public static LearnedUnigramCandidateSampler.Options seed2 (Long seed2)

Parametri
seme2 Un secondo seme per evitare la collisione dei semi.

Output pubblico < TFloat32 > trueExpectedCount ()

Una matrice batch_size * num_true, che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che ciascun candidato si presenti in un batch di candidati campionati. Se unico=vero, allora questa è una probabilità.