fluxo tensor:: ops:: UniformCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

Gera rótulos para amostragem de candidatos com distribuição uniforme.

Resumo

Veja explicações sobre amostragem de candidatos e formatos de dados em go/candidate-sampling.

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

As vantagens da amostragem de 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 verdadeiros rótulos.

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • true_classes: uma matriz batch_size * num_true, na qual cada linha contém os IDs de num_true target_classes no rótulo original correspondente.
  • num_true: Número de rótulos verdadeiros por contexto.
  • num_sampled: Número de candidatos para amostragem aleatória.
  • único: se único for verdadeiro, fazemos uma amostragem com rejeição, de modo que todos os candidatos amostrados em um lote sejam únicos. Isto 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 (veja Attrs ):

  • seed: Se seed ou seed2 forem definidos como diferentes de zero, o gerador de números aleatórios será propagado pela semente fornecida. Caso contrário, é semeado por uma semente aleatória.
  • seed2: Uma segunda semente para evitar colisão de sementes.

Retorna:

  • Output sampled_candidates: um vetor de comprimento num_sampled, no qual 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 se espera que cada candidato ocorra em um lote de candidatos amostrados. Se único = verdadeiro, 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 se espera que o candidato ocorra em um lote de candidatos amostrados. Se único = verdadeiro, então esta é uma probabilidade.

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

operation
sampled_candidates
sampled_expected_count
true_expected_count

Funções estáticas públicas

Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para UniformCandidateSampler .

Atributos públicos

Operação

Operation operation

sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_candidates

contagem_amostrada_esperada

::tensorflow::Output sampled_expected_count

contagem_verdadeira_esperada

::tensorflow::Output true_expected_count

Funções públicas

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
)

Funções estáticas públicas

Semente

Attrs Seed(
  int64 x
)

Semente2

Attrs Seed2(
  int64 x
)