टेन्सरफ्लो::ऑप्स::फिक्स्डयूनिग्रामकैंडिडेटसैंपलर::एट्रिब्यूट्स
#include <candidate_sampling_ops.h>FixedUnigramCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।
सारांश
सार्वजनिक विशेषताएँ | |
|---|---|
distortion_ = 1.0f | float |
num_reserved_ids_ = 0 | int64 |
num_shards_ = 1 | int64 |
seed2_ = 0 | int64 |
seed_ = 0 | int64 |
shard_ = 0 | int64 |
unigrams_ = {} | gtl::ArraySlice< float > |
vocab_file_ = "" | StringPiece |
सार्वजनिक समारोह | |
|---|---|
Distortion (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs इस विरूपण का उपयोग यूनिग्राम संभाव्यता वितरण को विकृत करने के लिए किया जाता है। |
NumReservedIds (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs उपयोगकर्ता चाहें तो [0, ..., num_reserved_ids) श्रेणी में कुछ आरक्षित आईडी जोड़ सकते हैं। |
NumShards (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs समानांतरता के माध्यम से संपूर्ण गणना को गति देने के लिए मूल सीमा के एक उपसमूह से नमूना लेने के लिए एक सैम्पलर का उपयोग किया जा सकता है। |
Seed (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs यदि सीड या सीड2 में से कोई भी मान गैर-शून्य पर सेट किया जाता है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए सीड द्वारा सीड किया जाता है। |
Seed2 (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs बीजों के आपस में टकराने से बचने के लिए दूसरा बीज। |
Shard (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs समानांतरता के माध्यम से संपूर्ण गणना को गति देने के लिए मूल सीमा के एक उपसमूह से नमूना लेने के लिए एक सैम्पलर का उपयोग किया जा सकता है। |
Unigrams (const gtl::ArraySlice< float > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs अनुक्रमिक क्रम में प्रत्येक आईडी के लिए एक-एक करके यूनिग्राम गणना या संभावनाओं की एक सूची। |
VocabFile (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs इस फ़ाइल की प्रत्येक वैध पंक्ति (जिसका प्रारूप CSV जैसा होना चाहिए) एक वैध शब्द ID से मेल खाती है। |
सार्वजनिक विशेषताएँ
विरूपण_
float tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::distortion_ = 1.0f
num_reserved_ids_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_reserved_ids_ = 0
num_shards_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_shards_ = 1
बीज2_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed2_ = 0
बीज_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed_ = 0
शार्ड_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::shard_ = 0
यूनिग्राम_
gtl::ArraySlice< float > tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::unigrams_ = {}शब्दावली_फ़ाइल_
StringPiece tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::vocab_file_ = ""
सार्वजनिक समारोह
विरूपण
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Distortion( float x )
इस विरूपण का उपयोग यूनिग्राम संभाव्यता वितरण को विकृत करने के लिए किया जाता है।
प्रत्येक भार को आंतरिक यूनिग्राम वितरण में जोड़ने से पहले विरूपण की घात तक बढ़ाया जाता है। परिणामस्वरूप, विरूपण = 1.0 नियमित यूनिग्राम नमूनाकरण (जैसा कि शब्दावली फ़ाइल द्वारा परिभाषित है) देता है, और विरूपण = 0.0 एकसमान वितरण देता है।
डिफ़ॉल्ट रूप से 1
NumReservedIds
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumReservedIds( int64 x )
उपयोगकर्ता चाहें तो [0, ..., num_reserved_ids) श्रेणी में कुछ आरक्षित आईडी जोड़ सकते हैं।
एक उपयोग का उदाहरण यह है कि एक विशेष अज्ञात शब्द टोकन को आईडी 0 के रूप में उपयोग किया जाता है। इन आईडी की नमूना संभावना 0 होगी।
डिफ़ॉल्ट मान 0 है
नमशार्ड्स
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumShards( int64 x )
समानांतरता के माध्यम से संपूर्ण गणना को गति देने के लिए मूल सीमा के एक उपसमूह से नमूना लेने के लिए एक सैम्पलर का उपयोग किया जा सकता है।
यह पैरामीटर ('शार्ड' के साथ) उन विभाजनों की संख्या को इंगित करता है जिनका उपयोग समग्र गणना में किया जा रहा है।
डिफ़ॉल्ट रूप से 1
बीज
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed( int64 x )
यदि सीड या सीड2 में से कोई भी मान गैर-शून्य पर सेट किया जाता है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए सीड द्वारा सीड किया जाता है।
अन्यथा, इसे एक यादृच्छिक बीज द्वारा सीडिंग किया जाता है।
डिफ़ॉल्ट मान 0 है
बीज2
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed2( int64 x )
बीजों के आपस में टकराने से बचने के लिए दूसरा बीज।
डिफ़ॉल्ट मान 0 है
ठीकरा
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Shard( int64 x )
समानांतरता के माध्यम से संपूर्ण गणना को गति देने के लिए मूल सीमा के एक उपसमूह से नमूना लेने के लिए एक सैम्पलर का उपयोग किया जा सकता है।
यह पैरामीटर ('num_shards' के साथ) किसी सैम्पलर ऑपरेशन की विशेष विभाजन संख्या को इंगित करता है, जब विभाजन का उपयोग किया जा रहा हो।
डिफ़ॉल्ट मान 0 है
यूनिग्राम
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Unigrams( const gtl::ArraySlice< float > & x )
अनुक्रमिक क्रम में प्रत्येक आईडी के लिए एक-एक करके यूनिग्राम गणना या संभावनाओं की एक सूची।
इस ऑपरेशन में vocab_file और unigrams में से केवल एक को ही पास किया जाना चाहिए।
डिफ़ॉल्ट रूप से []
शब्दावली फ़ाइल
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::VocabFile( StringPiece x )
इस फ़ाइल की प्रत्येक वैध पंक्ति (जिसका प्रारूप CSV जैसा होना चाहिए) एक वैध शब्द ID से मेल खाती है।
आईडी अनुक्रमिक क्रम में हैं, जो num_reserved_ids से शुरू होती हैं। प्रत्येक पंक्ति में अंतिम प्रविष्टि गणना या सापेक्ष संभावना के अनुरूप मान होनी चाहिए। इस ऑपरेशन में vocab_file और unigrams में से केवल एक को ही पास करना आवश्यक है।
डिफ़ॉल्ट रूप से ""