tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler
#include <candidate_sampling_ops.h>Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución unigrama aprendida.
Resumen
Consulte las explicaciones sobre el muestreo de candidatos y los formatos de datos en go/candidate-sampling.
Para cada lote, esta operación selecciona un único conjunto de etiquetas candidatas muestreadas.
Las ventajas de muestrear candidatos por lote son la simplicidad y la posibilidad de realizar una multiplicación eficiente de matrices densas. La desventaja es que los candidatos muestreados deben elegirse independientemente del contexto y de las etiquetas reales.
Argumentos:
- ámbito: Un objeto de ámbito
- true_classes: Una matriz batch_size * num_true, en la que cada fila contiene los ID de las num_true target_classes en la etiqueta original correspondiente.
- num_true: Número de etiquetas verdaderas por contexto.
- num_sampled: Número de candidatos a producir.
- Unicidad: Si la condición de unicidad es verdadera, realizamos un muestreo con rechazo, de modo que todos los candidatos muestreados en un lote sean únicos. Esto requiere cierta aproximación para estimar las probabilidades de muestreo posteriores al rechazo.
Atributos opcionales (ver Attrs ):
- Semilla: Si tanto la semilla como la semilla2 tienen un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios se inicializa con la semilla proporcionada. De lo contrario, se inicializa con una semilla aleatoria.
- seed2: Una segunda semilla para evitar colisiones de semillas.
Devoluciones:
-
Outputsampled_candidates: Un vector de longitud num_sampled, en el que cada elemento es el ID de un candidato muestreado. -
Outputtrue_expected_count: Una matriz batch_size * num_true, que representa la cantidad de veces que se espera que aparezca cada candidato en un lote de candidatos muestreados. Si unique=true, entonces se trata de una probabilidad. -
Outputsampled_expected_count: Un vector de longitud num_sampled, para cada candidato muestreado, que representa el número de veces que se espera que el candidato aparezca en un lote de candidatos muestreados. Si unique=true, entonces se trata de una probabilidad.
Constructores y destructores | |
|---|---|
AllCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique) | |
AllCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, const AllCandidateSampler::Attrs & attrs) |
Atributos públicos | |
|---|---|
operation | |
sampled_candidates | |
sampled_expected_count | |
true_expected_count | |
funciones estáticas públicas | |
|---|---|
Seed (int64 x) | |
Seed2 (int64 x) | |
Estructuras | |
|---|---|
| tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler:: Attrs | Configuradores de atributos opcionales para AllCandidateSampler . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
candidatos_muestreados
::tensorflow::Output sampled_candidates
recuento_esperado_muestreado
::tensorflow::Output sampled_expected_count
recuento_esperado_verdadero
::tensorflow::Output true_expected_count
Funciones públicas
Muestreador de todos los candidatos
AllCandidateSampler( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique )
Muestreador de todos los candidatos
AllCandidateSampler( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, const AllCandidateSampler::Attrs & attrs )
funciones estáticas públicas
Semilla
Attrs Seed( int64 x )
Semilla2
Attrs Seed2( int64 x )