LogUniformCandidateSampler

الفئة النهائية العامة LogUniformCandidateSampler

يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة بتوزيع سجل موحد.

راجع شروحات أخذ عينات المرشحين وتنسيقات البيانات على go/candidate-sampling.

لكل دفعة، تختار هذه العملية مجموعة واحدة من عينات التسميات المرشحة.

تتمثل مزايا أخذ عينات المرشحين لكل دفعة في البساطة وإمكانية مضاعفة المصفوفة الكثيفة بكفاءة. والعيب هو أنه يجب اختيار المرشحين في العينة بشكل مستقل عن السياق وعن التسميات الحقيقية.

فئات متداخلة

فصل LogUniformCandidateSampler.Options السمات الاختيارية لـ LogUniformCandidateSampler

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

ثابت LogUniformCandidateSampler
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > trueClasses، Long numTrue، Long numSampled، Boolean Unique، Long rangeMax، Options... options)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية LogUniformCandidateSampler جديدة.
الإخراج <TInt64>
المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم ()
متجه بطول num_sampled، حيث يكون كل عنصر هو معرف المرشح الذي تم أخذ عينات منه.
الإخراج <TFloat32>
سامبليدبكتيدكونت ()
متجه بطول num_sampled، لكل مرشح تم أخذ عينات منه يمثل عدد المرات التي من المتوقع أن يظهر فيها المرشح في مجموعة من المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم.
ثابت LogUniformCandidateSampler.Options
بذرة (بذور طويلة)
ثابت LogUniformCandidateSampler.Options
بذرة 2 (بذرة طويلة 2)
الإخراج <TFloat32>
العدد الحقيقي المتوقع ()
مصفوفة Batch_size * num_true، تمثل عدد المرات التي من المتوقع أن يحدث فيها كل مرشح في مجموعة من المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم.

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "LogUniformCandidateSampler"

الأساليب العامة

إنشاء LogUniformCandidateSampler ثابت عام ( نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > trueClasses، Long numTrue، Long numSampled، Boolean Unique، Long rangeMax، Options... options)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية LogUniformCandidateSampler جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
trueClasses مصفوفة Batch_size * num_true، حيث يحتوي كل صف على معرفات num_true target_classes في التسمية الأصلية المقابلة.
numTrue عدد التسميات الحقيقية لكل سياق.
numSampled عدد المرشحين للعينة العشوائية
فريد إذا كان فريدًا صحيحًا، فإننا نأخذ عينة مع الرفض، بحيث يكون جميع المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم في الدفعة فريدين. ويتطلب ذلك بعض التقريب لتقدير احتمالات أخذ العينات بعد الرفض.
rangeMax سيقوم جهاز أخذ العينات بأخذ عينات من الأعداد الصحيحة من الفاصل الزمني [0، range_max).
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد من LogUniformCandidateSampler

الإخراج العام <TInt64> عينات المرشحين ()

متجه بطول num_sampled، حيث يكون كل عنصر هو معرف المرشح الذي تم أخذ عينات منه.

الإخراج العام <TFloat32> SampledExpectedCount ()

متجه بطول num_sampled، لكل مرشح تم أخذ عينات منه يمثل عدد المرات التي من المتوقع أن يظهر فيها المرشح في مجموعة من المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم. إذا كان فريدًا = صحيح، فهذا احتمال.

بذرة LogUniformCandidateSampler.Options الثابتة العامة (البذرة الطويلة)

حدود
بذرة إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية.

LogUniformCandidateSampler.Options بذرة 2 ثابتة عامة (بذرة طويلة 2)

حدود
البذور2 بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

الإخراج العام <TFloat32> trueExpectedCount ()

مصفوفة Batch_size * num_true، تمثل عدد المرات التي من المتوقع أن يحدث فيها كل مرشح في مجموعة من المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم. إذا كان فريدًا = صحيح، فهذا احتمال.