tf.raw_ops.AllCandidateSampler
Создает метки для выборки кандидатов на основе обученного унимодального распределения.
tf.raw_ops.AllCandidateSampler(
true_classes, num_true, num_sampled, unique, seed=0, seed2=0, name=None
)
Пояснения к выборке кандидатов и форматам данных см. на go/candidate-sampling.
Для каждого пакета эта операция выбирает единый набор меток выбранных кандидатов.
Преимущества выборки кандидатов для каждого пакета — простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостаток заключается в том, что выбранные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и истинных меток.
| Аргументы | |
|---|---|
true_classes | int64 типа Tensor. Матрица размером batch_size * num_true, в каждой строке которой содержатся идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке. |
num_true | >= 1 типа int. Количество истинных меток на контекст. |
num_sampled | >= 1 типа int. Количество кандидатов для создания. |
unique | bool. Если unique имеет значение true, выборка выполняется с отбраковкой, чтобы все выбранные кандидаты в пакете были уникальными. Для оценки вероятностей выборки после отбраковки требуется некоторое приближение. |
seed | Необязательный int. По умолчанию — 0. Если для seed или seed2 задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется указанным начальным значением. В противном случае он инициализируется случайным начальным значением. |
seed2 | Необязательный int. По умолчанию — 0. Второе начальное значение, позволяющее избежать коллизии начальных значений. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Кортеж из объектов Tensor (sampled_candidates, true_expected_count, sampled_expected_count). | |
sampled_candidates | Tensor типа int64. |
true_expected_count | Tensor типа float32. |
sampled_expected_count | Tensor типа float32. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/AllCandidateSampler
