tf.raw_ops.UniformCandidateSampler

Генерирует метки для выборки кандидатов с равномерным распределением.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.UniformCandidateSampler

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

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

Для каждого набора данных этот оператор выбирает один набор меток отобранных 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`	Матрица размера batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
`num_true`	Значение, которое представляет количество истинных меток на контекст.
`num_sampled`	Значение, которое представляет количество кандидатов для случайной выборки.
`unique`	Логическое значение. Если true, мы выбираем с отклонением, чтобы все отобранные кандидаты в наборе данных были уникальными. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей выборки после отклонения.
`range_max`	Значение, которое представляет диапазон значений, из которого будет происходить выборка.
`seed`	Необязательное значение. По умолчанию — `0`. Если seed или seed2 установлены не равными нулю, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением seed. В противном случае он инициализируется случайным значением seed.
`seed2`	Необязательное значение. По умолчанию — `0`. Второе значение seed, чтобы избежать коллизий.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж из объектов (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/UniformCandidateSampler