tf.random.all_candidate_sampler
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Генерирует множество всех классов.
tf.random.all_candidate_sampler(
true_classes, num_true, num_sampled, unique, seed=None, name=None
)
Детерминированно генерирует и возвращает множество всех возможных классов. Для целей тестирования. Нет необходимости использовать это, так как вы можете использовать полную softmax или полную логистическую регрессию.
| Аргументы | |
|---|---|
true_classes | A Tensor типа int64 и формы [batch_size, num_true]. Целевые классы. |
num_true | An int. Количество целевых классов на пример обучения. |
num_sampled | An int. Количество возможных классов. |
unique | A bool. Игнорируется. уникальный. |
seed | An int. Семена, специфичные для операции. По умолчанию 0. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
sampled_candidates | A tensor типа int64 и формы [num_sampled]. Эта операция детерминированно возвращает весь диапазон [0, num_sampled]. |
true_expected_count | A tensor типа float. Такая же форма, как у true_classes. Ожидаемые счетчики по распределению выборки для каждого из true_classes. Все возвращаемые значения равны 1,0. |
sampled_expected_count | A tensor типа float. Такая же форма, как у sampled_candidates. Ожидаемые счетчики по распределению выборки для каждого из sampled_candidates. Все возвращаемые значения равны 1,0. |
© 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/r2.3/api_docs/python/tf/random/all_candidate_sampler
