flux tensoriel : : opérations : : Échantillonneur de candidats uniformes

#include <candidate_sampling_ops.h>

Génère des étiquettes pour l’échantillonnage des candidats avec une distribution uniforme.

Résumé

Voir les explications sur l'échantillonnage des candidats et les formats de données sur go/candidate-sampling.

Pour chaque lot, cette opération sélectionne un seul ensemble d’étiquettes candidates échantillonnées.

Les avantages de l’échantillonnage des candidats par lot sont la simplicité et la possibilité d’une multiplication matricielle dense efficace. L’inconvénient est que les candidats échantillonnés doivent être choisis indépendamment du contexte et des véritables étiquettes.

Arguments :

• scope : un objet Scope
• true_classes : une matrice batch_size * num_true, dans laquelle chaque ligne contient les ID des num_true target_classes dans l'étiquette d'origine correspondante.
• num_true : nombre de vraies étiquettes par contexte.
• num_sampled : nombre de candidats à échantillonner aléatoirement.
• unique : si unique est vrai, nous échantillonnons avec rejet, de sorte que tous les candidats échantillonnés dans un lot soient uniques. Cela nécessite une certaine approximation pour estimer les probabilités d’échantillonnage après rejet.
• range_max : l'échantillonneur échantillonnera les entiers de l'intervalle [0, range_max).

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• seed : Si seed ou seed2 sont définis comme étant différents de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est ensemencé par une graine aléatoire.
• seed2 : Une deuxième graine pour éviter la collision des graines.

Retours :

• Output sampled_candidates : un vecteur de longueur num_sampled, dans lequel chaque élément est l'ID d'un candidat échantillonné.
• Output true_expected_count : une matrice batch_size * num_true, représentant le nombre de fois où chaque candidat devrait apparaître dans un lot de candidats échantillonnés. Si unique=true, alors c'est une probabilité.
• Output sampled_expected_count : un vecteur de longueur num_sampled, pour chaque candidat échantillonné représentant le nombre de fois que le candidat devrait apparaître dans un lot de candidats échantillonnés. Si unique=true, alors c'est une probabilité.

Constructeurs et Destructeurs
UniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max)
UniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const UniformCandidateSampler::Attrs & attrs)

Attributs publics
operation	Operation
sampled_candidates	:: tensorflow::Output
sampled_expected_count	:: tensorflow::Output
true_expected_count	:: tensorflow::Output

Fonctions statiques publiques
Seed (int64 x)	Attrs
Seed2 (int64 x)	Attrs

Structures
tensorflow : ops : UniformCandidateSampler : Attrs	Setters d'attributs facultatifs pour UniformCandidateSampler .

Attributs publics

opération

Operation operation

candidats_échantillonnés

::tensorflow::Output sampled_candidates

sampled_expected_count

::tensorflow::Output sampled_expected_count

true_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

Fonctions publiques

Échantillonneur de candidats uniformes

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

Échantillonneur de candidats uniformes

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

Fonctions statiques publiques

Graine

Attrs Seed(
  int64 x
)

Semence2

Attrs Seed2(
  int64 x
)