tf.random.uniform_candidate_sampler

Выборка набора классов с использованием равномерного базового распределения.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.nn.uniform_candidate_sampler`

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.uniform_candidate_sampler, tf.compat.v1.random.uniform_candidate_sampler, `tf.compat.v2.random.uniform_candidate_sampler`

tf.random.uniform_candidate_sampler(
    true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None
)

Данная операция случайным образом выбирает тензор выборочных классов (sampled_candidates) из диапазона целых чисел [0, range_max).

Элементы sampled_candidates выбираются без замены (если unique=True) или с заменой (если unique=False) из базового распределения.

Базовым распределением для этой операции является равномерное распределение по диапазону целых чисел [0, range_max).

Кроме того, данная операция возвращает тензоры true_expected_count и sampled_expected_count, представляющие количество раз, когда каждый из целевых классов (true_classes) и выборочных классов (sampled_candidates) должен появиться в среднем тензоре выборочных классов. Эти значения соответствуют Q(y|x), определенным в этом документе. Если unique=True, тогда это пост-отклоняемые вероятности, и мы вычисляем их приблизительно.

Аргументы
`true_classes`	A `Tensor` типа `int64` и формы `[batch_size, num_true]`. Целевые классы.
`num_true`	A `int`. Количество целевых классов на пример обучения.
`num_sampled`	A `int`. Количество классов для случайной выборки. Результат `sampled_candidates` будет иметь форму `[num_sampled]`. Если `unique=True`, `num_sampled` должен быть меньше или равен `range_max`.
`unique`	A `bool`. Определяет, являются ли все выбранные классы в партии уникальными.
`range_max`	A `int`. Количество возможных классов.
`seed`	A `int`. Семен для данной операции. По умолчанию 0.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`sampled_candidates`	A тензор типа `int64` и формы `[num_sampled]`. Выбранные классы, либо с возможными дубликатами (`unique=False`) или все уникальные (`unique=True`). В любом случае, `sampled_candidates` не зависит от истинных классов.
`true_expected_count`	A тензор типа `float`. Такая же форма, как у `true_classes`. Ожидаемые подсчеты по распределению выборки каждого из `true_classes`.
`sampled_expected_count`	A тензор типа `float`. Такая же форма, как у `sampled_candidates`. Ожидаемые подсчеты по распределению выборки каждого из `sampled_candidates`.

© 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/random/uniform_candidate_sampler