tf.raw_ops.LearnedUnigramCandidateSampler

Генерирует метки для кандидатов с выборкой по распределению униграм, обученному на данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.LearnedUnigramCandidateSampler

tf.raw_ops.LearnedUnigramCandidateSampler(
    true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=0, seed2=0,
    name=None
)

См. объяснения выборки кандидатов и форматов данных на 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
`true_classes`	A `Tensor` типа `int64`. Матрица размера batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
`num_true`	Значение `int`, равное `>= 1`. Количество истинных меток на контекст.
`num_sampled`	Значение `int`, равное `>= 1`. Количество кандидатов для случайной выборки.
`unique`	Логическое значение `bool`. Если значение true, то мы выбираем с отклонением, чтобы все выбранные кандидаты в наборе были уникальными. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отклонения.
`range_max`	Значение `int`, равное `>= 1`. Оператор выборки будет выбирать целые числа из интервала [0, range_max).
`seed`	Необязательное значение `int`. По умолчанию `0`. Если seed или seed2 заданы отличными от нуля, генератор случайных чисел используется со заданным seed. В противном случае используется случайный seed.
`seed2`	Необязательное значение `int`. По умолчанию `0`. Второй seed для предотвращения коллизий seed.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж объектов `Tensor` (sampled_candidates, true_expected_count, sampled_expected_count).
`sampled_candidates`	A `Tensor` типа `int64`.
`true_expected_count`	A `Tensor` типа `float32`.
`sampled_expected_count`	A `Tensor` типа `float32`.

© 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/raw_ops/LearnedUnigramCandidateSampler