Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

przepływ tensorowy:: ops:: Naprawiono próbnik UnigramCandidate:: Atrybuty

#include <candidate_sampling_ops.h>

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla FixUnigramCandidateSampler .

Streszczenie

Atrybuty publiczne
`distortion_ = 1.0f`	`float`
`num_reserved_ids_ = 0`	`int64`
`num_shards_ = 1`	`int64`
`seed2_ = 0`	`int64`
`seed_ = 0`	`int64`
`shard_ = 0`	`int64`
`unigrams_ = {}`	`gtl::ArraySlice< float >`
`vocab_file_ = ""`	`StringPiece`

Funkcje publiczne
`Distortion (float x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Zniekształcenie służy do zniekształcenia rozkładu prawdopodobieństwa unigramu.
`NumReservedIds (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Opcjonalnie użytkownicy mogą dodać zastrzeżone identyfikatory z zakresu [0, ..., num_reserved_ids).
`NumShards (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Próbnik może służyć do próbkowania z podzbioru pierwotnego zakresu, aby przyspieszyć całe obliczenia poprzez równoległość.
`Seed (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Jeśli ziarno lub ziarno2 jest ustawione na wartość różną od zera, generator liczb losowych jest zaszczepiany przez dane ziarno.
`Seed2 (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Drugie ziarno, aby uniknąć kolizji nasion.
`Shard (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Próbnik może służyć do próbkowania z podzbioru pierwotnego zakresu, aby przyspieszyć całe obliczenia poprzez równoległość.
`Unigrams (const gtl::ArraySlice< float > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Lista zliczeń lub prawdopodobieństw unigramów, po jednym na każdy identyfikator w kolejności sekwencyjnej.
`VocabFile (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Każda prawidłowa linia w tym pliku (który powinien mieć format podobny do CSV) odpowiada prawidłowemu identyfikatorowi słowa.

Atrybuty publiczne

zniekształcenie_

float tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::distortion_ = 1.0f

num_reserved_ids_

int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_reserved_ids_ = 0

liczba_odłamków_

int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::num_shards_ = 1

ziarno2_

int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed2_ = 0

nasienie_

int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::seed_ = 0

czerep_

int64 tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::shard_ = 0

unigramy_

gtl::ArraySlice< float > tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::unigrams_ = {}

plik_słownictwa_

StringPiece tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::vocab_file_ = ""

Funkcje publiczne

Zniekształcenie

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Distortion(
  float x
)

Zniekształcenie służy do zniekształcenia rozkładu prawdopodobieństwa unigramu.

Każda waga jest najpierw podnoszona do mocy zniekształcenia przed dodaniem do wewnętrznego rozkładu unigramów. W rezultacie zniekształcenie = 1,0 daje regularne próbkowanie unigramów (zgodnie z definicją w pliku słownika), a zniekształcenie = 0,0 daje równomierny rozkład.

Domyślnie 1

Liczba zarezerwowanych identyfikatorów

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumReservedIds(
  int64 x
)

Opcjonalnie użytkownicy mogą dodać zastrzeżone identyfikatory z zakresu [0, ..., num_reserved_ids).

Jednym z przypadków użycia jest użycie specjalnego tokenu nieznanego słowa jako identyfikatora 0. Prawdopodobieństwo próbkowania tych identyfikatorów będzie wynosić 0.

Wartość domyślna to 0

Liczba odłamków

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::NumShards(
  int64 x
)

Próbnik może służyć do próbkowania z podzbioru pierwotnego zakresu, aby przyspieszyć całe obliczenia poprzez równoległość.

Ten parametr (wraz z „shard”) wskazuje liczbę partycji używanych w ogólnych obliczeniach.

Domyślnie 1

Nasienie

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed(
  int64 x
)

Jeśli ziarno lub ziarno2 jest ustawione na wartość różną od zera, generator liczb losowych jest zaszczepiany przez dane ziarno.

W przeciwnym razie jest on zaszczepiany losowo.

Wartość domyślna to 0

Nasienie2

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Seed2(
  int64 x
)

Drugie ziarno, aby uniknąć kolizji nasion.

Wartość domyślna to 0

Czerep

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Shard(
  int64 x
)

Próbnik może służyć do próbkowania z podzbioru pierwotnego zakresu, aby przyspieszyć całe obliczenia poprzez równoległość.

Ten parametr (wraz z „num_shards”) wskazuje konkretny numer partycji operacji próbnika, gdy używane jest partycjonowanie.

Wartość domyślna to 0

Unigramy

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::Unigrams(
  const gtl::ArraySlice< float > & x
)

Lista zliczeń lub prawdopodobieństw unigramów, po jednym na każdy identyfikator w kolejności sekwencyjnej.

Do tej operacji należy przekazać dokładnie jeden z plików vocab_file i unigramów.

Domyślnie []

Plik Vocab

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler::Attrs::VocabFile(
  StringPiece x
)

Każda prawidłowa linia w tym pliku (który powinien mieć format podobny do CSV) odpowiada prawidłowemu identyfikatorowi słowa.

Identyfikatory są uporządkowane sekwencyjnie, zaczynając od num_reserved_ids. Oczekuje się, że ostatni wpis w każdym wierszu będzie wartością odpowiadającą liczbie lub prawdopodobieństwu względnemu. Do tej operacji należy przekazać dokładnie jeden z plików vocab_file i unigramów.

Domyślnie „”