tensor akışı:: işlem:: Tüm Aday Örnekleyici

Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur.

Özet

Go/candidate-sampling adresinde aday örnekleme ve veri formatları ile ilgili açıklamalara bakın.

Bu operasyon, her parti için tek bir örneklenmiş aday etiket seti seçer.

Parti başına aday örneklemenin avantajları basitlik ve verimli yoğun matris çoğaltma olanağıdır. Dezavantajı ise örneklenen adayların bağlamdan ve gerçek etiketlerden bağımsız olarak seçilmesinin gerekmesidir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• true_classes: Her satırın karşılık gelen orijinal etiketteki num_true hedef_sınıflarının kimliklerini içerdiği birbatch_size * num_true matrisi.
• num_true: Bağlam başına doğru etiketlerin sayısı.
• num_sampled: Üretilecek aday sayısı.
• benzersiz: Eğer benzersiz doğruysa, bir grupta örneklenen tüm adayların benzersiz olması için reddedilerek örnekleniriz. Bu, ret sonrası örnekleme olasılıklarını tahmin etmek için bazı yaklaşımlar gerektirir.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• tohum: Tohum veya tohum2'den biri sıfırdan farklı olarak ayarlanırsa, rastgele sayı üreteci verilen tohum tarafından tohumlanır. Aksi takdirde rastgele bir tohumla tohumlanır.
• tohum2: Tohum çarpışmasını önlemek için ikinci bir tohum.

İade:

• Output sampled_candidates: Her öğenin örneklenmiş bir adayın kimliği olduğu num_sampled uzunluğunda bir vektör.
• Output true_expected_count: Örneklenen adaylardan oluşan bir grupta her bir adayın kaç kez ortaya çıkmasının beklendiğini temsil eden bir parti_boyutu * num_true matrisi. Benzersiz=doğru ise bu bir olasılıktır.
• Output sampled_expected_count: Örneklenen her aday için, adayın örneklenen adaylardan oluşan bir grupta kaç kez ortaya çıkmasının beklendiğini temsil eden, num_sampled uzunluğundaki bir vektör. Benzersiz=doğru ise bu bir olasılıktır.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

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

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

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)