সেন্সরফ্লো :: অপস :: লার্নড ইউনিকগ্রামক্যান্ডিডেটস্যাম্পলার

#include <candidate_sampling_ops.h>

শিখানো ইউনিগ্রাম বিতরণ দিয়ে প্রার্থীর নমুনা দেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে।

সারসংক্ষেপ

প্রার্থী নমুনা সম্পর্কিত ব্যাখ্যা এবং গো / প্রার্থী-নমুনায় ডেটা ফর্ম্যাটগুলি দেখুন।

প্রতিটি ব্যাচের জন্য, এই বিকল্পটি নমুনাযুক্ত প্রার্থী লেবেলের একক সেট বেছে নেয়।

প্রতি ব্যাচে নমুনা প্রার্থীদের সুবিধা হ'ল সরলতা এবং দক্ষ ঘন ম্যাট্রিক্স গুণনের সম্ভাবনা। অসুবিধাটি হ'ল নমুনাযুক্ত প্রার্থীদের অবশ্যই প্রসঙ্গ এবং সত্য লেবেলের স্বাধীনভাবে নির্বাচন করতে হবে।

যুক্তি:

• সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ট্রু_চ্ল্যাস: একটি ব্যাচ_সাইজ * নাম_ট্রু ম্যাট্রিক্স, যাতে প্রতিটি সারিতে সংশ্লিষ্ট মূল লেবেলে num_true টার্গেট_ক্লাসগুলির আইডি থাকে।
• num_true: প্রসঙ্গ অনুসারে সত্য লেবেলের সংখ্যা।
• num_sampled: এলোমেলোভাবে নমুনা প্রার্থীদের সংখ্যা।
• অনন্য: যদি অনন্য সত্য হয় তবে আমরা প্রত্যাখ্যান সহ নমুনা করি, যাতে ব্যাচের সমস্ত নমুনা প্রার্থীরা অনন্য are প্রত্যাখ্যান-পরবর্তী নমুনা সম্ভাবনার অনুমান করতে এর জন্য কিছুটা আনুমানিক প্রয়োজন ima
• রেঞ্জ_ম্যাক্স: স্যাম্পলারটি অন্তর [0, রেঞ্জ_ম্যাক্স) থেকে পূর্ণসংখ্যার নমুনা দেবে।

Attrs বৈশিষ্ট্য ( Attrs ):

• বীজ: যদি বীজ বা বীজ 2 হয় শূন্য থেকে নির্ধারণ করা হয়, এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর প্রদত্ত বীজ দ্বারা বীজযুক্ত হয়। অন্যথায়, এটি এলোমেলো বীজ দ্বারা বপন করা হয়।
• বীজ 2: বীজের সংঘর্ষ এড়াতে দ্বিতীয় বীজ।

রিটার্নস:

• Output স্যাম্পলেড_স্যান্ডিডেটস: দৈর্ঘ্যের নাম_ নমুনার একটি ভেক্টর, যাতে প্রতিটি উপাদান একটি নমুনাপ্রাপ্ত প্রার্থীর আইডি।
• Output true_expected_count: একটি ব্যাচ_সাইজ * নাম_ট্রু ম্যাট্রিক্স, নমুনাপ্রাপ্ত প্রার্থীদের ব্যাচে প্রতিটি প্রার্থীর প্রত্যাশার সংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। যদি অনন্য = সত্য হয়, তবে এটি একটি সম্ভাবনা।
• Output নমুনা_স্পর্শী_কাউন্ট: দৈর্ঘ্য নম_স্যাম্পল্ডের একটি ভেক্টর, নমুনাপ্রাপ্ত প্রার্থীদের একটি ব্যাচে প্রার্থীর প্রত্যাশার সংখ্যার প্রতিনিধিত্বকারী প্রতিটি নমুনা প্রার্থীর জন্য _ যদি অনন্য = সত্য হয়, তবে এটি একটি সম্ভাবনা।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী
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)

জনসাধারণের গুণাবলী
operation	Operation
sampled_candidates	:: tensorflow::Output
sampled_expected_count	:: tensorflow::Output
true_expected_count	:: tensorflow::Output

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
Seed (int64 x)	Attrs
Seed2 (int64 x)	Attrs

স্ট্রাক্টস
টেনসরফ্লো :: অপ্স :: লার্নড ইউনিকগ্রামসিডিডিটস্যাম্পলার :: অ্যাটর্স	লার্নড ইউনিকগ্রামসিডিডিটস্যাম্পলারের জন্য .চ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটটার ।

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_candidates

নমুনা_স্পর্শী_কাউন্ট

::tensorflow::Output sampled_expected_count

true_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

পাবলিক ফাংশন

লার্নড ইউনিকগ্রামক্যান্ডিডেটস্যাম্পলার

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

লার্নড ইউনিকগ্রামক্যান্ডিডেটস্যাম্পলার

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

বীজ

Attrs Seed(
  int64 x
)

বীজ 2

Attrs Seed2(
  int64 x
)