tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием логарифмически равномерного распределения.

Краткое содержание

См. пояснения по выборке кандидатов и форматам данных в go/candidate-sampling.

Для каждой партии эта операция выбирает один набор отобранных меток-кандидатов.

Преимущества выборки кандидатов партиями заключаются в простоте и возможности эффективного умножения плотных матриц. Недостаток состоит в том, что выбор кандидатов должен осуществляться независимо от контекста и истинных меток.

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • true_classes: Матрица размером batch_size * num_true, в каждой строке которой содержатся идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
  • num_true: Количество истинных меток для каждого контекста.
  • num_sampled: Количество кандидатов для случайной выборки.
  • Уникальность: Если условие уникальности выполняется, мы проводим выборку с отбрасыванием, так что все выбранные кандидаты в партии являются уникальными. Для оценки вероятностей выборки после отбрасывания требуется некоторое приближение.
  • range_max: Сэмплер будет выбирать целые числа из интервала [0, range_max).

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

  • seed: Если seed или seed2 заданы ненулевыми значениями, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением seed. В противном случае он инициализируется случайным значением seed.
  • seed2: Второй начальный элемент для предотвращения конфликта начальных элементов.

Возвращает:

  • Output : sampled_candidates: вектор длиной num_sampled, каждый элемент которого представляет собой идентификатор выбранного кандидата.
  • Output true_expected_count: матрица размером batch_size * num_true, представляющая количество раз, когда каждый кандидат, как ожидается, появится в пакете выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.
  • Output : sampled_expected_count: вектор длиной num_sampled, представляющий для каждого выбранного кандидата количество раз, когда этот кандидат, как ожидается, появится в пакете выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.

Конструкторы и Деструкторы

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

Общедоступные атрибуты

operation
sampled_candidates
sampled_expected_count
true_expected_count

Открытые статические функции

Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

Структуры

tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler::Attrs

Дополнительные параметры установки атрибутов для LogUniformCandidateSampler .

Общедоступные атрибуты

операция

Operation operation

sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_candidates

sampled_expected_count

::tensorflow::Output sampled_expected_count

true_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

Общественные функции

LogUniformCandidateSampler

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

LogUniformCandidateSampler

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

Открытые статические функции

Семя

Attrs Seed(
  int64 x
)

Seed2

Attrs Seed2(
  int64 x
)