tensorflow::ops::UniformCandidateSampler

Tạo nhãn cho việc lấy mẫu ứng viên với phân bố đồng đều.

Bản tóm tắt

Xem giải thích về phương pháp lấy mẫu ứng viên và định dạng dữ liệu tại go/candidate-sampling.

Với mỗi lô, thao tác này chọn một tập hợp các nhãn ứng cử viên được lấy mẫu.

Ưu điểm của việc lấy mẫu ứng viên theo từng lô là sự đơn giản và khả năng nhân ma trận dày đặc hiệu quả. Nhược điểm là các ứng viên được lấy mẫu phải được chọn độc lập với ngữ cảnh và nhãn thực.

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• true_classes: Một ma trận có kích thước batch_size * num_true, trong đó mỗi hàng chứa ID của num_true target_classes trong nhãn gốc tương ứng.
• num_true: Số lượng nhãn đúng cho mỗi ngữ cảnh.
• num_sampled: Số lượng ứng viên được chọn ngẫu nhiên.
• unique: Nếu unique là đúng, chúng ta lấy mẫu có loại bỏ, sao cho tất cả các ứng viên được lấy mẫu trong một lô đều là duy nhất. Điều này đòi hỏi một số phép xấp xỉ để ước tính xác suất lấy mẫu sau khi loại bỏ.
• range_max: Bộ lấy mẫu sẽ lấy mẫu các số nguyên trong khoảng [0, range_max).

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• seed: Nếu seed hoặc seed2 được đặt khác 0, bộ tạo số ngẫu nhiên sẽ được gieo hạt bằng seed đã cho. Nếu không, nó sẽ được gieo hạt bằng một seed ngẫu nhiên.
• seed2: Một seed thứ hai để tránh xung đột seed.

Trả về:

• Output sampled_candidates: Một vectơ có độ dài num_sampled, trong đó mỗi phần tử là ID của một ứng viên được chọn mẫu.
• Output true_expected_count: Một ma trận batch_size * num_true, biểu thị số lần dự kiến ​​mỗi ứng viên xuất hiện trong một lô ứng viên được lấy mẫu. Nếu unique=true, thì đây là xác suất.
• Output sampled_expected_count: Một vectơ có độ dài num_sampled, đại diện cho số lần dự kiến ​​xuất hiện của ứng viên trong một nhóm các ứng viên được lấy mẫu. Nếu unique=true, thì đây là xác suất.

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

 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
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)