tf.random.uniform_candidate_sampler
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Выборка набора классов с использованием равномерного базового распределения.
tf.random.uniform_candidate_sampler(
true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None
)
Эта операция случайным образом выбирает тензор извлекаемых 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, эта операция возвращает тензоры true_expected_count и sampled_expected_count, представляющие количество раз, когда каждый из целевых классов (true_classes) и извлеченные классы (sampled_candidates) ожидается, что они появятся в среднем тензоре извлеченных классов. Эти значения соответствуют Q(y|x), определённому в этом документе. Если unique=True, то это пост-отклоненные вероятности, и мы вычисляем их приближённо.
| 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 классов для случайной выборки. Результат sampled_candidates будет иметь форму [num_sampled]. Если unique=True, num_sampled должно быть меньше или равно range_max. |
unique | A bool. Определяет, являются ли все извлеченные классы в пачке уникальными. |
range_max | An int. Количество возможных классов. |
seed | An int. Семена, специфичные для операции. По умолчанию 0. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
sampled_candidates | A тензор типа int64 и формы [num_sampled]. Извлеченные классы, либо с возможными дубликатами (unique=False), либо 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 для каждого из true_classes. |
sampled_expected_count | A тензор типа float. Такая же форма, как у sampled_candidates. Ожидаемые подсчеты по распределению выборки для 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/r2.4/api_docs/python/tf/random/uniform_candidate_sampler
