flux tensoriel : : opérations : : ApprisUnigramCandidateSampler

Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution unigramme apprise.

Résumé

Voir les explications sur l'échantillonnage des candidats et les formats de données sur go/candidate-sampling.

Pour chaque lot, cette opération sélectionne un seul ensemble d’étiquettes candidates échantillonnées.

Les avantages de l’échantillonnage des candidats par lot sont la simplicité et la possibilité d’une multiplication matricielle dense efficace. L’inconvénient est que les candidats échantillonnés doivent être choisis indépendamment du contexte et des véritables étiquettes.

Arguments :

• scope : un objet Scope
• true_classes : une matrice batch_size * num_true, dans laquelle chaque ligne contient les ID des num_true target_classes dans l'étiquette d'origine correspondante.
• num_true : nombre de vraies étiquettes par contexte.
• num_sampled : nombre de candidats à échantillonner aléatoirement.
• unique : si unique est vrai, nous échantillonnons avec rejet, de sorte que tous les candidats échantillonnés dans un lot soient uniques. Cela nécessite une certaine approximation pour estimer les probabilités d’échantillonnage après rejet.
• range_max : l'échantillonneur échantillonnera les entiers de l'intervalle [0, range_max).

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• seed : Si seed ou seed2 sont définis comme étant différents de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est ensemencé par une graine aléatoire.
• seed2 : Une deuxième graine pour éviter la collision des graines.

Retours :

• Output sampled_candidates : un vecteur de longueur num_sampled, dans lequel chaque élément est l'ID d'un candidat échantillonné.
• Output true_expected_count : une matrice batch_size * num_true, représentant le nombre de fois où chaque candidat devrait apparaître dans un lot de candidats échantillonnés. Si unique=true, alors c'est une probabilité.
• Output sampled_expected_count : un vecteur de longueur num_sampled, pour chaque candidat échantillonné représentant le nombre de fois que le candidat devrait apparaître dans un lot de candidats échantillonnés. Si unique=true, alors c'est une probabilité.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const LearnedUnigramCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)