tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Resumo

Consulte as explicações sobre amostragem de candidatos e os formatos de dados em go/candidate-sampling.

Para cada lote, esta operação seleciona um único conjunto de rótulos candidatos amostrados.

As vantagens de amostrar candidatos por lote são a simplicidade e a possibilidade de multiplicação eficiente de matrizes densas. A desvantagem é que os candidatos amostrados devem ser escolhidos independentemente do contexto e dos rótulos verdadeiros.

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• true_classes: Uma matriz batch_size * num_true, na qual cada linha contém os IDs das num_true target_classes no rótulo original correspondente.
• num_true: Número de rótulos verdadeiros por contexto.
• num_sampled: Número de candidatos a serem amostrados aleatoriamente.
• único: Se a condição "único" for verdadeira, realizamos a amostragem com rejeição, de modo que todos os candidatos amostrados em um lote sejam únicos. Isso requer alguma aproximação para estimar as probabilidades de amostragem pós-rejeição.
• range_max: O amostrador irá amostrar números inteiros do intervalo [0, range_max).

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• Semente: Se `seed` ou `seed2` forem definidos como diferentes de zero, o gerador de números aleatórios será inicializado com a semente fornecida. Caso contrário, será inicializado com uma semente aleatória.
• seed2: Uma segunda semente para evitar colisão de sementes.

Devoluções:

• Output sampled_candidates: Um vetor de comprimento num_sampled, em que cada elemento é o ID de um candidato amostrado.
• Output true_expected_count: Uma matriz batch_size * num_true, representando o número de vezes que cada candidato deve ocorrer em um lote de candidatos amostrados. Se unique=true, então esta é uma probabilidade.
• Output sampled_expected_count: Um vetor de comprimento num_sampled, para cada candidato amostrado representando o número de vezes que o candidato deve ocorrer em um lote de candidatos amostrados. Se unique=true, então esta é uma probabilidade.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

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

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

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)