tf.contrib.training.rejection_sample
Случайным образом создаёт пакеты с помощью отбора по отклонению.
tf.contrib.training.rejection_sample(
tensors, accept_prob_fn, batch_size, queue_threads=1, enqueue_many=False,
prebatch_capacity=16, prebatch_threads=1, runtime_checks=False, name=None
)
Каждый список тензоров, не сгруппированных в пакеты, оценивается с помощью accept_prob_fn, для получения скалярного тензора со значениями от 0 до 1. Этот тензор соответствует вероятности принятия. Когда batch_size группы тензоров были приняты, очередь пакета вернёт мини-пакет.
| Аргументы | |
|---|---|
tensors | Список тензоров для данных. Все тензоры представляют собой либо один элемент, либо пакет, в зависимости от enqueue_many. |
accept_prob_fn | Python-лямбда-функция, которая принимает тензор из каждого элемента в tensors, и возвращает скалярный тензор. |
batch_size | Размер пакета для возврата. |
queue_threads | Количество потоков для очереди, которая будет хранить конечный пакет. |
enqueue_many | Булево значение. Если true, то входные тензоры интерпретируются как имеющие размерность пакета. |
prebatch_capacity | Ёмкость большой очереди, используемой для преобразования пакетов тензоров в отдельные примеры. |
prebatch_threads | Количество потоков для большой очереди, используемой для преобразования пакетов тензоров в отдельные примеры. |
runtime_checks | Булево значение. Если true, вводятся проверки во время выполнения на выходе accept_prob_fn. Использование True может повлиять на производительность. |
name | Необязательный префикс для операций, созданных этой функцией. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | enqueue_many равно True, а метки не имеют размерности пакета, или если enqueue_many равно False, а метки не являются скалярными. |
ValueError | enqueue_many равно True, и размерность пакета в данных и метках не совпадает. |
ValueError | если у класса с нулевой начальной вероятностью есть ненулевая целевая вероятность. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Список тензоров, имеющий такую же длину, что и tensors, с размерностью пакета batch_size. |
Пример:
Получить тензор для одного примера данных и меток.
data, label = data_provider.Get(['data', 'label'])
Получить стратифицированный пакет в соответствии с тензором данных.
accept_prob_fn = lambda x: (tf.tanh(x[0]) + 1) / 2 data_batch = tf.contrib.training.rejection_sample( [data, label], accept_prob_fn, 16)
Пропустить пакет через сеть.
...
© 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/python/tf/contrib/training/rejection_sample
