tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

Генерирует метки для выборки кандидатов с распределением униграмм, обученным по данным.

Summary

См. объяснения выборки кандидатов и форматов данных по адресу go/candidate-sampling.

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

Преимущества выборки кандидатов по партиям заключаются в простоте и возможности эффективного умножения плотной матрицы. Недостатком является то, что выбранные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и от 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: Число истинных меток на контекст.
• num_sampled: Число кандидатов для случайной выборки.
• unique: Если unique истинно, мы выбираем с отказом, так что все отобранные кандидаты в партии уникальны. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отказа.
• range_max: Выборка будет выбирать 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 столкновений seed.

Возвращаемые значения:

• Output sampled_candidates: Вектор длины num_sampled, в котором каждый элемент — идентификатор выбранного кандидата.
• Output true_expected_count: Матрица batch_size * num_true, представляющая число раз, когда каждый кандидат ожидается в партии выборочных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.
• Output sampled_expected_count: Вектор длины num_sampled, для каждого выбранного кандидата, представляющий число раз, когда кандидат ожидается в партии выборочных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

Публичные функции

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const LearnedUnigramCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)