TensorFlow函数教程：tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler

tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler函数

tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler(
    true_classes,
    num_true,
    num_sampled,
    unique,
    range_max,
    vocab_file='',
    distortion=1.0,
    num_reserved_ids=0,
    num_shards=1,
    shard=0,
    unigrams=(),
    seed=None,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/candidate_sampling_ops.py.

请参阅指南：神经网络>候选采样

使用提供的(固定)基本分布对一组类进行采样.

该操作从整数范围[0,range_max]中随机采样一个采样类(sampled_candidates)的张量.

sampling_candidates的元素是在没有替换 (如果unique = True) 或替换 (如果unique = False) 的基础分布中绘制的.

基本分布从文件中读取或作为内存中数组传入.还可以通过对权重应用distortion power(失真功率)来扭曲分布.

此外,此操作返回张量true_expected_count和sampled_expected_count,表示每个目标类(true_classes)和采样类(sampled_candidates)预期在平均张量的采样类中出现的次数.如果unique=True,则这些是拒绝后的概率,我们大致计算它们.

参数：

• true_classes：一个int64类型的Tensor,具有shape [batch_size, num_true].目标类.
• num_true：int,每个训练示例的目标类数.
• num_sampled：int,随机抽样的类数.
• unique：bool,确定批处理中的所有采样类是否都是唯一的.
• range_max：int,可能的类数.
• vocab_file：此文件中的每个有效行(应具有类似CSV的格式)对应于有效的单词ID.ID从num_reserved_ids开始按顺序排列.每行中的最后一个条目应该是对应于计数或相对概率的值.vocab_file和unigrams中的一个需要传递给此操作.
• distortion：distortion(失真)用于扭曲unigram概率分布.在添加到内部unigram分布之前,首先将每个权重提升到失真的幂.结果,distortion = 1.0给出常规的unigram采样(由vocab文件定义),并且distortion = 0.0给出均匀分布.
• num_reserved_ids：可选的,用户可以在范围[0, num_reserved_ids)内添加一些保留ID.一个用例是使用特殊的未知单词令牌作为ID 0.这些ID的抽样概率为0.
• num_shards：采样器可用于从原始范围的子集中进行采样,以便通过并行性加速整个计算.此参数(与shard一起)表示在整体计算中使用的分区数.
• shard：采样器可用于从原始范围的子集中进行采样,以便通过并行性加速整个计算.此参数(与num_shards一起)表示使用分区时操作的特定分区号.
• unigrams：unigram计数或概率的列表,按顺序每个ID一个.应该将vocab_file和unigrams中的一个传递给此操作.
• seed：int,特定于操作的种子.默认值为0.
• name：操作的名称(可选).

返回：

• sampled_candidates：int64类型和shape [num_sampled]的张量,抽样类.
• true_expected_count：float类型的张量,shape与true_classes相同.每个true_classes的采样分布下的预期计数.
• sampled_expected_count：float类型的张量.shape与sampled_candidates相同.每个sampled_candidates的采样分布下的预期计数.