Spec-Zone.ru › TensorFlow C++ 2.4

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 каждого набора данных этот оператор выбирает один набор выборочных меток кандидатов.

Преимущества выборки кандидатов по наборам данных — простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостатком является то, 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: Число истинных меток на контекст.
  • num_sampled: Количество кандидатов для случайной выборки.
  • unique: Если unique истинно, мы выбираем с отбором, так что все выбранные кандидаты в наборе данных уникальны. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отбора.
  • range_max: Генератор случайных чисел будет выбирать целые числа из интервала [0, range_max).

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

  • seed: Если seed или seed2 установлены не равными нулю, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
  • seed2: Второе значение seed для предотвращения конфликта seed.

Возвращает:

  • Output sampled_candidates: Вектор длиной 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 наборе выборочных кандидатов. Если unique = true, это вероятность.
  • Output sampled_expected_count: Вектор длиной num_sampled, для каждого выбранного кандидата, представляющий число раз, когда кандидат ожидается в наборе выборочных кандидатов. Если unique = true, 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
Operation
sampled_candidates
::tensorflow::Output
sampled_expected_count
::tensorflow::Output
true_expected_count
::tensorflow::Output
Общедоступные статические функции
Seed(int64 x)
Attrs
Seed2(int64 x)
Attrs
Структуры
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler::Attrs

Необязательные устанавливатели атрибутов для LogUniformCandidateSampler.

Общедоступные атрибуты

оператор

Operation operation

выбранные_кандидаты

::tensorflow::Output sampled_candidates

ожидаемое_число_выбранных_кандидатов

::tensorflow::Output sampled_expected_count

ожидаемое_число_истинных_кандидатов

::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 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler

Spec-Zone.ru

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