Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.raw_ops.ThreadUnsafeUnigramCandidateSampler

Генерирует метки для выборочного отбора кандидатов с помощью изученной униграммной распределения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ThreadUnsafeUnigramCandidateSampler

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

См. объяснения выборочного отбора кандидатов и форматов данных в go/candidate-sampling.

Для каждой группы эта операция выбирает единственный набор выборочных меток кандидатов.

Преимущества выборочного отбора кандидатов по группам — простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостатком является то, что отобранные 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 ID num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
num_true Целое число, равное >= 1. Количество истинных меток на контекст.
num_sampled Целое число, равное >= 1. Количество кандидатов для случайного выбора.
unique Булево значение. Если unique равно true, мы выбираем с отказом, чтобы все отобранные кандидаты в группе были уникальными. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборочного отбора после отказа.
range_max Целое число, равное >= 1. Генератор выборок будет генерировать целые числа из интервала [0, range_max).
seed Необязательное целое число. По умолчанию 0. Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
seed2 Необязательное целое число. По умолчанию 0. Второй seed для предотвращения коллизий seed.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж из 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.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ThreadUnsafeUnigramCandidateSampler

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API