tensorflow:: ops:: FixedUnigramCandidateSampler:: Attrs
#include <candidate_sampling_ops.h>FixedUnigramCandidateSampler-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।
সারসংক্ষেপ
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
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 |
জনসাধারণের কার্যাবলী | |
|---|---|
Distortion (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs এই বিকৃতিটি ইউনিগ্রাম সম্ভাব্যতা বিন্যাসকে বিচ্যুত করতে ব্যবহৃত হয়। |
NumReservedIds (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs ব্যবহারকারীরা চাইলে [0, ..., num_reserved_ids) পরিসরের মধ্যে কিছু সংরক্ষিত আইডি যোগ করতে পারেন। |
NumShards (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs প্যারালালিজমের মাধ্যমে সম্পূর্ণ গণনা প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করার জন্য, মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে স্যাম্পল নিতে একটি স্যাম্পলার ব্যবহার করা যেতে পারে। |
Seed (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs যদি seed অথবা seed2-এর মান অশূন্য ধরা হয়, তবে র্যান্ডম নম্বর জেনারেটরটি প্রদত্ত seed দ্বারা চালিত হয়। |
Seed2 (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs বীজের সংঘর্ষ এড়ানোর জন্য একটি দ্বিতীয় বীজ। |
Shard (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs প্যারালালিজমের মাধ্যমে সম্পূর্ণ গণনা প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করার জন্য, মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে স্যাম্পল নিতে একটি স্যাম্পলার ব্যবহার করা যেতে পারে। |
Unigrams (const gtl::ArraySlice< float > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs প্রতিটি আইডির জন্য ক্রমানুসারে একটি করে ইউনিগ্রাম সংখ্যা বা সম্ভাবনার তালিকা। |
VocabFile (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs এই ফাইলের (যার ফরম্যাট CSV-এর মতো হওয়া উচিত) প্রতিটি বৈধ লাইন একটি বৈধ শব্দ আইডি-র সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
বিকৃতি_
float tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::distortion_ = 1.0f
সংরক্ষিত আইডির সংখ্যা
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_reserved_ids_ = 0
num_shards_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_shards_ = 1
বীজ২_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed2_ = 0
বীজ_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed_ = 0
শার্ড_
int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::shard_ = 0
ইউনিগ্রাম_
gtl::ArraySlice< float > tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::unigrams_ = {}শব্দভান্ডার_ফাইল_
StringPiece tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::vocab_file_ = ""
জনসাধারণের কার্যাবলী
বিকৃতি
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Distortion( float x )
এই বিকৃতিটি ইউনিগ্রাম সম্ভাব্যতা বিন্যাসকে বিচ্যুত করতে ব্যবহৃত হয়।
অভ্যন্তরীণ ইউনিগ্রাম ডিস্ট্রিবিউশনে যোগ করার আগে প্রতিটি ওয়েটকে প্রথমে ডিসটর্শনের পাওয়ারে উন্নীত করা হয়। ফলে, ডিসটর্শন = ১.০ নিয়মিত ইউনিগ্রাম স্যাম্পলিং (ভোকেব ফাইলে সংজ্ঞায়িত অনুযায়ী) দেয়, এবং ডিসটর্শন = ০.০ একটি ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন দেয়।
ডিফল্ট মান ১
সংরক্ষিত আইডি সংখ্যা
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumReservedIds( int64 x )
ব্যবহারকারীরা চাইলে [0, ..., num_reserved_ids) পরিসরের মধ্যে কিছু সংরক্ষিত আইডি যোগ করতে পারেন।
এর একটি ব্যবহার হলো, একটি বিশেষ অজানা শব্দ টোকেনকে আইডি ০ হিসেবে ব্যবহার করা হয়। এই আইডিগুলোর স্যাম্পলিং সম্ভাবনা হবে ০।
ডিফল্ট মান ০
নামশার্ডস
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumShards( int64 x )
প্যারালালিজমের মাধ্যমে সম্পূর্ণ গণনা প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করার জন্য, মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে স্যাম্পল নিতে একটি স্যাম্পলার ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই প্যারামিটারটি ('shard'-এর সাথে) সামগ্রিক গণনায় ব্যবহৃত পার্টিশনের সংখ্যা নির্দেশ করে।
ডিফল্ট মান ১
বীজ
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed( int64 x )
যদি seed অথবা seed2-এর মান অশূন্য ধরা হয়, তবে র্যান্ডম নম্বর জেনারেটরটি প্রদত্ত seed দ্বারা চালিত হয়।
অন্যথায়, এটি একটি র্যান্ডম সিড দ্বারা শুরু করা হয়।
ডিফল্ট মান ০
বীজ২
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed2( int64 x )
বীজের সংঘর্ষ এড়ানোর জন্য একটি দ্বিতীয় বীজ।
ডিফল্ট মান ০
শার্ড
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Shard( int64 x )
প্যারালালিজমের মাধ্যমে সম্পূর্ণ গণনা প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করার জন্য, মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে স্যাম্পল নিতে একটি স্যাম্পলার ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই প্যারামিটারটি ('num_shards'-এর সাথে) একটি স্যাম্পলার অপ-এর নির্দিষ্ট পার্টিশন নম্বর নির্দেশ করে, যখন পার্টিশনিং ব্যবহার করা হয়।
ডিফল্ট মান ০
ইউনিগ্রাম
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Unigrams( const gtl::ArraySlice< float > & x )
প্রতিটি আইডির জন্য ক্রমানুসারে একটি করে ইউনিগ্রাম সংখ্যা বা সম্ভাবনার তালিকা।
এই অপ-এ vocab_file এবং unigrams-এর মধ্যে ঠিক যেকোনো একটি পাস করতে হবে।
ডিফল্টরূপে []
ভোকাবফাইল
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::VocabFile( StringPiece x )
এই ফাইলের (যার ফরম্যাট CSV-এর মতো হওয়া উচিত) প্রতিটি বৈধ লাইন একটি বৈধ শব্দ আইডি-র সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
আইডিগুলো num_reserved_ids থেকে শুরু করে ক্রমানুসারে সাজানো থাকে। প্রতিটি লাইনের শেষ এন্ট্রিটি গণনা বা আপেক্ষিক সম্ভাবনার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ একটি মান হবে বলে আশা করা হচ্ছে। এই op-তে vocab_file এবং unigrams-এর মধ্যে ঠিক যেকোনো একটি পাস করতে হবে।
ডিফল্ট হলো ""