Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.FixedUnigramCandidateSampler

Генерирует метки для выборки кандидатов с помощью выученной униграммной распределения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.FixedUnigramCandidateSampler

tf.raw_ops.FixedUnigramCandidateSampler(
    true_classes,
    num_true,
    num_sampled,
    unique,
    range_max,
    vocab_file='',
    distortion=1,
    num_reserved_ids=0,
    num_shards=1,
    shard=0,
    unigrams=[],
    seed=0,
    seed2=0,
    name=None
)

Униграммный выборщик может использовать фиксированное униграммное распределение, считанное из файла или переданное в виде массива в оперативной памяти, вместо построения распределения из данных на лету. Также есть возможность искривить распределение, применив степень искажения к весам.

Файл словаря должен быть в формате, похожем на CSV, где последнее поле — вес, связанный со словом.

Для каждой партии этот оператор выбирает единственный набор выборочных меток кандидатов.

Преимущества выборки кандидатов в каждой партии — простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостатком является то, что выбранные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и истинных меток.

Аргументы
true_classes Матрица типа int64 размером batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
num_true Целое число, которое является >= 1. Количество истинных меток на контекст.
num_sampled Целое число, которое является >= 1. Количество кандидатов, которые нужно случайным образом выбрать.
unique Булево значение. Если unique равно true, мы выбираем с отбраковкой, так что все выбранные кандидаты в партии уникальны. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отбраковки.
range_max Целое число, которое является >= 1. Выборщик будет выбирать целые числа из интервала [0, range_max).
vocab_file Необязательный строковый путь. По умолчанию "". Каждая допустимая строка в этом файле (который должен иметь формат, похожий на CSV) соответствует допустимому идентификатору слова. Идентификаторы упорядочены последовательно, начиная с num_reserved_ids. Ожидается, что последняя запись в каждой строке будет значением, соответствующим счету или относительной вероятности. Ровно один из vocab_file и unigrams должен быть передан в этот оператор.
distortion Необязательное вещественное число. По умолчанию 1. Искажение используется для искривления распределения вероятностей униграмм. Сначала каждый вес возводится в степень искажения, прежде чем добавляться к внутреннему униграммному распределению. В результате, distortion = 1.0 дает регулярную выборку униграмм (как определено файлом vocab), а distortion = 0.0 дает равномерное распределение.
num_reserved_ids Необязательное целое число. По умолчанию 0. Пользователи могут добавить некоторые зарезервированные идентификаторы в диапазоне [0, ..., num_reserved_ids). Один из вариантов использования — использование специального токена неизвестного слова в качестве идентификатора 0. У этих идентификаторов будет вероятность выборки 0.
num_shards Необязательное целое число, которое является >= 1. По умолчанию 1. Выборщик может использоваться для выборки из подмножества исходного диапазона, чтобы ускорить вычисление с помощью параллелизма. Этот параметр (вместе с 'shard') указывает количество разделов, используемых в общем вычислении.
shard Необязательное целое число, которое является >= 0. По умолчанию 0. Выборщик может использоваться для выборки из подмножества исходного диапазона, чтобы ускорить вычисление с помощью параллелизма. Этот параметр (вместе с 'num_shards') указывает конкретный номер раздела оператора выборщика при использовании разбиения.
unigrams Необязательный список вещественных чисел. По умолчанию []. Список подсчетов или вероятностей униграмм, один на каждый идентификатор в последовательном порядке. Ровно один из vocab_file и unigrams должен быть передан в этот оператор.
seed Необязательное целое число. По умолчанию 0. Если seed или seed2 установлены не равными нулю, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
seed2 Необязательное целое число. По умолчанию 0. Второй seed для предотвращения столкновения seed.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж объектов Tensor (sampled_candidates, true_expected_count, sampled_expected_count).
sampled_candidates Матрица типа int64.
true_expected_count Матрица типа float32.
sampled_expected_count Матрица 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/FixedUnigramCandidateSampler

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API