tf.raw_ops.LogUniformCandidateSampler

Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.LogUniformCandidateSampler

tf.raw_ops.LogUniformCandidateSampler(
    true_classes,
    num_true,
    num_sampled,
    unique,
    range_max,
    seed=0,
    seed2=0,
    name=None
)

Пояснения к выборке кандидатов и форматы данных см. на странице go/candidate-sampling.

Для каждого пакета эта операция выбирает один набор меток кандидатов для выборки.

Преимущества выборки кандидатов для каждого пакета — простота и возможность эффективного плотного умножения матриц. Недостаток заключается в том, что выборка кандидатов должна выполняться независимо от контекста и истинных меток.

Аргументы
`true_classes`	`Tensor` типа `int64`. Матрица размером batch_size * num_true, в каждой строке которой содержатся идентификаторы num_true целевых классов соответствующей исходной метки.
`num_true`	`int`, имеющее тип `>= 1`. Количество истинных меток на контекст.
`num_sampled`	`int`, имеющее тип `>= 1`. Количество кандидатов для случайной выборки.
`unique`	`bool`. Если unique равно true, выборка выполняется с отбраковкой, поэтому все кандидаты, выбранные в одном пакете, уникальны. Для этого требуется приближение при оценке вероятностей выборки после отбраковки.
`range_max`	`int`, имеющее тип `>= 1`. Сэмплер будет выбирать целые числа из интервала [0, range_max).
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию используется `0`. Если seed или seed2 заданы ненулевыми, генератор случайных чисел инициализируется указанным значением. В противном случае он инициализируется случайным значением.
`seed2`	Необязательный `int`. По умолчанию используется `0`. Второе начальное значение, позволяющее избежать конфликта значений seed.
`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/LogUniformCandidateSampler