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#include <candidate_sampling_ops.h>
対数一様分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
まとめ
go/candidate-sampling で候補サンプリングとデータ形式の説明を参照してください。
この操作は、バッチごとに、サンプリングされた候補ラベルの単一セットを選択します。
バッチごとに候補をサンプリングする利点は、単純さと効率的な密行列乗算の可能性です。欠点は、サンプリングされた候補がコンテキストや真のラベルとは独立して選択されなければならないことです。
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- true_classes:batch_size * num_true 行列。各行には、対応する元のラベルの num_true target_classes の ID が含まれます。
- num_true: コンテキストごとの真のラベルの数。
- num_sampled: ランダムにサンプリングする候補の数。
- unique: unique が true の場合、バッチ内のすべてのサンプリングされた候補が一意になるように、拒否を伴うサンプリングが行われます。これには、拒否後のサンプリング確率を推定するために何らかの近似が必要です。
- range_max: サンプラーは間隔 [0, range_max) から整数をサンプリングします。
オプションの属性 ( Attrs
を参照):
- シード: シードまたはシード 2 のいずれかが 0 以外に設定されている場合、乱数ジェネレーターには指定されたシードがシードされます。それ以外の場合は、ランダム シードによってシードされます。
- seed2: シードの衝突を避けるための 2 番目のシード。
戻り値:
-
Output
sampled_candidates: 長さnum_sampledのベクトル。各要素はサンプリングされた候補のIDです。 -
Output
true_expected_count: サンプリングされた候補のバッチ内で各候補が出現すると予想される回数を表す、batch_size * num_true 行列。 unique=true の場合、これは確率です。 -
Output
sampled_expected_count: サンプルされた候補ごとに、サンプルされた候補のバッチ内で候補が出現すると予想される回数を表す、長さ num_sampled のベクトル。 unique=true の場合、これは確率です。
コンストラクターとデストラクター |
---|
LogUniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max)
|
LogUniformCandidateSampler (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const LogUniformCandidateSampler::Attrs & attrs) |
パブリック属性
公共機能
パブリック静的関数
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最終更新日 2025-07-27 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-27 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler Class Reference\n\ntensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler\n===========================================\n\n`#include \u003ccandidate_sampling_ops.h\u003e`\n\nGenerates labels for candidate sampling with a log-uniform distribution.\n\nSummary\n-------\n\nSee explanations of candidate sampling and the data formats at go/candidate-sampling.\n\nFor each batch, this op picks a single set of sampled candidate labels.\n\nThe advantages of sampling candidates per-batch are simplicity and the possibility of efficient dense matrix multiplication. The disadvantage is that the sampled candidates must be chosen independently of the context and of the true labels.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- true_classes: A batch_size \\* num_true matrix, in which each row contains the IDs of the num_true target_classes in the corresponding original label.\n- num_true: Number of true labels per context.\n- num_sampled: Number of candidates to randomly sample.\n- unique: If unique is true, we sample with rejection, so that all sampled candidates in a batch are unique. This requires some approximation to estimate the post-rejection sampling probabilities.\n- range_max: The sampler will sample integers from the interval \\[0, range_max).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1_1_attrs)):\n\n- seed: If either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed.\n- seed2: An second seed to avoid seed collision.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sampled_candidates: A vector of length num_sampled, in which each element is the ID of a sampled candidate.\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) true_expected_count: A batch_size \\* num_true matrix, representing the number of times each candidate is expected to occur in a batch of sampled candidates. If unique=true, then this is a probability.\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sampled_expected_count: A vector of length num_sampled, for each sampled candidate representing the number of times the candidate is expected to occur in a batch of sampled candidates. If unique=true, then this is a probability.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [LogUniformCandidateSampler](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1a53decbe73badf37e773a6e751809f64e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max)` ||\n| [LogUniformCandidateSampler](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1a5c61a7307f78f73a2e8dce57c971daa2)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` true_classes, int64 num_true, int64 num_sampled, bool unique, int64 range_max, const `[LogUniformCandidateSampler::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1aa51b20a7e281994aa03e15cf000e8187) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sampled_candidates](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1a274f630ba32adfbc046a9b365ee0a2c2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sampled_expected_count](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1acb096bb548c1449d866d0707cc1fc8fd) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [true_expected_count](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1a026cc7983c694439724e84f86e776572) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Seed](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1adff11ef65461633e2c9d8a1232a6f1a3)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1_1_attrs) |\n| [Seed2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1a55dcb7900bb164943bf67092b172fbb6)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler/attrs) | Optional attribute setters for [LogUniformCandidateSampler](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/log-uniform-candidate-sampler#classtensorflow_1_1ops_1_1_log_uniform_candidate_sampler). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### sampled_candidates\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output sampled_candidates\n``` \n\n### sampled_expected_count\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output sampled_expected_count\n``` \n\n### true_expected_count\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output true_expected_count\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### LogUniformCandidateSampler\n\n```gdscript\n LogUniformCandidateSampler(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input true_classes,\n int64 num_true,\n int64 num_sampled,\n bool unique,\n int64 range_max\n)\n``` \n\n### LogUniformCandidateSampler\n\n```gdscript\n LogUniformCandidateSampler(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input true_classes,\n int64 num_true,\n int64 num_sampled,\n bool unique,\n int64 range_max,\n const LogUniformCandidateSampler::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Seed\n\n```text\nAttrs Seed(\n int64 x\n)\n``` \n\n### Seed2\n\n```text\nAttrs Seed2(\n int64 x\n)\n```"]]