مؤتمر Google I / O هو التفاف! تابع جلسات TensorFlow اعرض الجلسات

تينسورفلو :: العمليات :: UniformCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

يولد ملصقات لأخذ العينات المرشح بتوزيع موحد.

ملخص

اطلع على تفسيرات أخذ العينات المرشح وتنسيقات البيانات في go / المرشحين-sampling.

لكل دفعة ، يختار هذا المرجع مجموعة واحدة من التسميات المرشحة التي تم أخذ عينات منها.

مزايا أخذ العينات المرشحة لكل دفعة هي البساطة وإمكانية ضرب المصفوفة الكثيفة بكفاءة. العيب هو أنه يجب اختيار المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم بشكل مستقل عن السياق والتسميات الحقيقية.

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • true_classes: مصفوفة_حجم_الدفعة * عدد_تصحيح ، حيث يحتوي كل صف على معرفات عدد_الصفوف_الهدف_المقابلة في الملصق الأصلي المقابل.
  • num_true: عدد التسميات الحقيقية لكل سياق.
  • num_sampled: عدد المرشحين لأخذ عينات عشوائية.
  • فريد: إذا كان الفريد صحيحًا ، فنحن نختبر مع الرفض ، بحيث يكون جميع المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم في الدفعة فريدًا. يتطلب هذا بعض التقريب لتقدير احتمالات أخذ العينات بعد الرفض.
  • range_max: سوف يأخذ آخذ العينات الأعداد الصحيحة من الفاصل الزمني [0، range_max).

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • البذرة: إذا تم ضبط البذرة أو البذرة 2 على أن تكون غير صفرية ، فإن مولد الأرقام العشوائية يتم بذره بواسطة البذرة المعينة. خلاف ذلك ، يتم بذرها بواسطة بذرة عشوائية.
  • seed2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

عائدات:

  • Output عينات_المرشحين: متجه بطول عدد_ عينات ، حيث يكون كل عنصر هو معرف المرشح الذي تم أخذ عينات منه.
  • Output صحيح_توقع_كونت: حجم_حجم_الدفعة * عدد_مصفوفة حقيقية ، يمثل عدد المرات التي يُتوقع فيها حدوث كل مرشح في مجموعة من العينات المرشحة. إذا كان فريد = صحيح ، فهذا احتمال.
  • Output sampled_uable_count: متجه بطول عدد_ عينات ، لكل مرشح تم اختياره في عينة يمثل عدد المرات التي يُتوقع فيها حدوث المرشح في مجموعة من العينات المرشحة. إذا كان فريد = صحيح ، فهذا احتمال.

البنائين والمدمرين

UniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max)
UniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const UniformCandidateSampler::Attrs & attrs)

السمات العامة

operation
sampled_candidates
sampled_expected_count
true_expected_count

وظائف ثابتة عامة

Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

الهياكل

tensorflow :: ops :: UniformCandidateSampler :: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ UniformCandidateSampler .

السمات العامة

عملية

Operation operation

المرشحون المأخوذون من العينة

::tensorflow::Output sampled_candidates

sampled_cept_count

::tensorflow::Output sampled_expected_count

عدد صحيح_متوقعة

::tensorflow::Output true_expected_count

الوظائف العامة

UniformCandidateSampler

 UniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

UniformCandidateSampler

 UniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const UniformCandidateSampler::Attrs & attrs
)

وظائف ثابتة عامة

بذرة

Attrs Seed(
  int64 x
)

البذور 2

Attrs Seed2(
  int64 x
)