FixedUnigramCandidateSampler.Options
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে | বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
| চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
| int | হ্যাশ কোড () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
| স্ট্রিং | স্ট্রিং () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
পাবলিক পদ্ধতি
পরামিতি
| বিকৃতি | ইউনিগ্রাম সম্ভাব্যতা বন্টন তির্যক করতে বিকৃতি ব্যবহার করা হয়। অভ্যন্তরীণ ইউনিগ্রাম বিতরণে যোগ করার আগে প্রতিটি ওজন প্রথমে বিকৃতির শক্তিতে উত্থাপিত হয়। ফলস্বরূপ, বিকৃতি = 1.0 নিয়মিত ইউনিগ্রাম স্যাম্পলিং দেয় (ভোকাব ফাইল দ্বারা সংজ্ঞায়িত), এবং বিকৃতি = 0.0 একটি অভিন্ন বন্টন দেয়। |
|---|
পরামিতি
| সংরক্ষিত আইডি | ঐচ্ছিকভাবে কিছু সংরক্ষিত আইডি ব্যবহারকারীদের দ্বারা [0, ..., num_reserved_ids) পরিসরে যোগ করা যেতে পারে। একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি বিশেষ অজানা শব্দ টোকেন আইডি 0 হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এই আইডিগুলির নমুনা সম্ভাবনা 0 হবে। |
|---|
পরামিতি
| numShards | সমান্তরালতার মাধ্যমে সমগ্র গণনার গতি বাড়ানোর জন্য একটি নমুনাকারীকে মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে নমুনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্যারামিটারটি (একসাথে 'শার্ড'-এর সাথে) সামগ্রিক গণনায় ব্যবহৃত পার্টিশনের সংখ্যা নির্দেশ করে। |
|---|
পরামিতি
| বীজ | যদি বীজ বা বীজ2 অ-শূন্য হিসাবে সেট করা হয়, তাহলে প্রদত্ত বীজ দ্বারা এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর বীজ হয়। অন্যথায়, এটি একটি এলোমেলো বীজ দ্বারা বীজ হয়। |
|---|
পরামিতি
| বীজ2 | একটি দ্বিতীয় বীজ বীজ সংঘর্ষ এড়াতে. |
|---|
পরামিতি
| শার্ড | সমান্তরালতার মাধ্যমে সমগ্র গণনার গতি বাড়ানোর জন্য একটি নমুনাকারীকে মূল পরিসরের একটি উপসেট থেকে নমুনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্যারামিটার (একসাথে 'সংখ্যা_শার্ড') একটি স্যাম্পলার অপের নির্দিষ্ট পার্টিশন নম্বর নির্দেশ করে, যখন পার্টিশন ব্যবহার করা হচ্ছে। |
|---|
পরামিতি
| ইউনিগ্রাম | ইউনিগ্রাম গণনা বা সম্ভাব্যতার একটি তালিকা, প্রতি আইডি ক্রমানুসারে একটি। vocab_file এবং unigrams এর মধ্যে একটি ঠিক এই অপেশানে পাস করা উচিত। |
|---|
পরামিতি
| ভোকাবফাইল | এই ফাইলের প্রতিটি বৈধ লাইন (যার একটি CSV-এর মতো বিন্যাস থাকা উচিত) একটি বৈধ শব্দ ID-এর সাথে মিলে যায়৷ আইডিগুলি ক্রমানুসারে, num_reserved_ids থেকে শুরু করে। প্রতিটি লাইনের শেষ এন্ট্রিটি গণনা বা আপেক্ষিক সম্ভাব্যতার সাথে সম্পর্কিত একটি মান হবে বলে আশা করা হচ্ছে। vocab_file এবং unigrams এর মধ্যে একটি ঠিক এই অপেশানে পাস করতে হবে। |
|---|
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# FixedUnigramCandidateSampler.Options\n\npublic static class **FixedUnigramCandidateSampler.Options** \nOptional attributes for [FixedUnigramCandidateSampler](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler) \n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [distortion](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#distortion(java.lang.Float))(Float distortion) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [numReservedIds](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#numReservedIds(java.lang.Long))(Long numReservedIds) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [numShards](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#numShards(java.lang.Long))(Long numShards) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [seed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#seed(java.lang.Long))(Long seed) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [seed2](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#seed2(java.lang.Long))(Long seed2) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [shard](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#shard(java.lang.Long))(Long shard) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [unigrams](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#unigrams(java.util.List\u003cjava.lang.Float\u003e))(List\\\u003cFloat\\\u003e unigrams) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [vocabFile](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#vocabFile(java.lang.String))(String vocabFile) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**distortion**\n(Float distortion)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| distortion | The distortion is used to skew the unigram probability distribution. Each weight is first raised to the distortion's power before adding to the internal unigram distribution. As a result, distortion = 1.0 gives regular unigram sampling (as defined by the vocab file), and distortion = 0.0 gives a uniform distribution. |\n|------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**numReservedIds**\n(Long numReservedIds)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| numReservedIds | Optionally some reserved IDs can be added in the range \\[0, ..., num_reserved_ids) by the users. One use case is that a special unknown word token is used as ID 0. These IDs will have a sampling probability of 0. |\n|----------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**numShards**\n(Long numShards)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| numShards | A sampler can be used to sample from a subset of the original range in order to speed up the whole computation through parallelism. This parameter (together with 'shard') indicates the number of partitions that are being used in the overall computation. |\n|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**seed**\n(Long seed)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed | If either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed. |\n|------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**seed2**\n(Long seed2)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed2 | An second seed to avoid seed collision. |\n|-------|-----------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**shard**\n(Long shard)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| shard | A sampler can be used to sample from a subset of the original range in order to speed up the whole computation through parallelism. This parameter (together with 'num_shards') indicates the particular partition number of a sampler op, when partitioning is being used. |\n|-------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**unigrams**\n(List\\\u003cFloat\\\u003e unigrams)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| unigrams | A list of unigram counts or probabilities, one per ID in sequential order. Exactly one of vocab_file and unigrams should be passed to this op. |\n|----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**vocabFile**\n(String vocabFile)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| vocabFile | Each valid line in this file (which should have a CSV-like format) corresponds to a valid word ID. IDs are in sequential order, starting from num_reserved_ids. The last entry in each line is expected to be a value corresponding to the count or relative probability. Exactly one of vocab_file and unigrams needs to be passed to this op. |\n|-----------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
