تدفق التوتر:: العمليات:: LearnedUnigramCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب.

ملخص

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.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• true_classes: مصفوفة Batch_size * num_true، حيث يحتوي كل صف على معرفات num_true target_classes في التسمية الأصلية المقابلة.
• num_true: عدد التسميات الحقيقية لكل سياق.
• num_sampled: عدد المرشحين لعينة عشوائية.
• 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.
• range_max: سيقوم جهاز أخذ العينات بأخذ عينات من الأعداد الصحيحة من الفاصل الزمني [0، range_max).

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• البذرة: إذا تم ضبط البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم بذرة مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية.
• بذرة 2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

العوائد:

• Output عينات_المرشحين: متجه بطول num_sampled، حيث يكون كل عنصر هو معرف المرشح الذي تم أخذ عينات منه.
• Output true_expected_count: 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.
• Output Sampled_expected_count: متجه بطول num_sampled، لكل مرشح تم أخذ عينات منه يمثل عدد المرات التي من المتوقع أن يحدث فيها المرشح في مجموعة من المرشحين الذين تم أخذ عينات منهم. إذا كان فريدًا = صحيح، فهذا احتمال.

البنائين والمدمرين
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)

الصفات العامة
operation	Operation
sampled_candidates	:: tensorflow::Output
sampled_expected_count	:: tensorflow::Output
true_expected_count	:: tensorflow::Output

وظائف ثابتة العامة
Seed (int64 x)	Attrs
Seed2 (int64 x)	Attrs

الهياكل
Tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler:: Attrs	محددات السمات الاختيارية لـ LearnedUnigramCandidateSampler .

الصفات العامة

عملية

Operation operation

Sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_candidates

Sampled_expected_count

::tensorflow::Output sampled_expected_count

true_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

الوظائف العامة

LearnedUnigramCandidateSampler

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

LearnedUnigramCandidateSampler

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

وظائف ثابتة العامة

بذرة

Attrs Seed(
  int64 x
)

البذور2

Attrs Seed2(
  int64 x
)