tf.raw_ops.LogUniformCandidateSampler

Генерирует метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.LogUniformCandidateSampler

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

См. объяснения выборки кандидатов и форматы данных по адресу go/candidate-sampling.

Для каждой группы этот оператор выбирает один набор выборочных меток кандидатов.

Преимущества выборки кандидатов по группам — простота и возможность эффективного умножения плотной матрицы. Недостаток заключается в том, что выбранные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и истинных меток.

Аргументы
`true_classes`	Матрица типа `int64`, размера batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
`num_true`	Целочисленное значение, представляющее количество истинных меток на контекст.
`num_sampled`	Целочисленное значение, представляющее количество кандидатов для случайной выборки.
`unique`	Булевое значение. Если unique равно true, мы осуществляем выборку с отбраковкой, так что все выбранные кандидаты в группе уникальны. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отбраковки.
`range_max`	Целочисленное значение, представляющее диапазон возможных значений, из которых будет производиться выборка.
`seed`	Необязательное целочисленное значение. По умолчанию равно `0`. Если либо seed, либо seed2 установлены не равными нулю, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением seed. В противном случае он инициализируется случайным значением seed.
`seed2`	Необязательное целочисленное значение. По умолчанию равно `0`. Второе значение seed для предотвращения коллизий seed.
`name`	Имя операции (необязательно).

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