tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler
#include <candidate_sampling_ops.h>
Генерирует метки для выборки кандидатов с логарифмически-равномерным распределением.
Краткое описание
См. объяснения выборки кандидатов и форматов данных по адресу go/candidate-sampling.
Для каждой партии этот оператор выбирает один набор выборочных меток кандидатов.
Преимущества выборки кандидатов по партиям — простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостаток заключается в том, что выбранные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и истинных меток.
Аргументы:
- scope: Объект Scope
- true_classes: Матрица batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
- num_true: Количество истинных меток на контекст.
- num_sampled: Количество кандидатов для случайной выборки.
- unique: Если unique имеет значение true, мы осуществляем выборку с отбором, чтобы все выбранные кандидаты в партии были уникальными. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отбора.
- range_max: Генератор случайных чисел будет генерировать целые числа из интервала [0, range_max).
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- seed: Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
- seed2: Второй seed для предотвращения коллизий seed.
Возвращает:
-
Outputsampled_candidates: Вектор длиной num_sampled, в котором каждый элемент — идентификатор выбранного кандидата. -
Outputtrue_expected_count: Матрица batch_size * num_true, представляющая количество раз, когда каждый кандидат ожидается в партии выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность. -
Outputsampled_expected_count: Вектор длиной num_sampled, для каждого выбранного кандидата представляющий количество раз, когда кандидат ожидается в партии выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
LogUniformCandidateSampler(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max) | |
LogUniformCandidateSampler(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const LogUniformCandidateSampler::Attrs & attrs) |
| Общедоступные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
sampled_candidates | |
sampled_expected_count | |
true_expected_count | |
| Общедоступные статические функции | |
|---|---|
Seed(int64 x) | |
Seed2(int64 x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler::Attrs | Необязательные установки атрибутов для LogUniformCandidateSampler. |
Общедоступные атрибуты
operation
Operation operation
sampled_candidates
::tensorflow::Output sampled_candidates
sampled_expected_count
::tensorflow::Output sampled_expected_count
true_expected_count
::tensorflow::Output true_expected_count
Общедоступные функции
LogUniformCandidateSampler
LogUniformCandidateSampler( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max )
LogUniformCandidateSampler
LogUniformCandidateSampler( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const LogUniformCandidateSampler::Attrs & attrs )
Общедоступные статические функции
Seed
Attrs Seed( int64 x )
Seed2
Attrs Seed2( int64 x )
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler