TensorFlow函数:tf.nn.all_candidate_sampler
2019-01-31 11:28 更新
tf.nn.all_candidate_sampler函数
tf.nn.all_candidate_sampler(
true_classes,
num_true,
num_sampled,
unique,
seed=None,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/candidate_sampling_ops.py.
生成所有类的集合.
确定生成并返回所有可能的类的集合.用于测试目的.没有必要使用它, 因为您还可以使用完全softmax或完整逻辑回归.
参数:
- true_classes:int64类型的Tensor,并且形状为[batch_size, num_true];目标类.
- num_true:int,每个训练示例的目标类数.
- num_sampled:int,可能的类数.
- unique:bool,忽略.
- 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:类型为int64,形状为[num_sampled]的张量.该操作确定地返回整个范围[0, num_sampled].
- true_expected_count:类型为float的张量,形状与true_classes相同,每个true_classes样本分布下的预期计数,所有返回值均为1.0.
- sampled_expected_count:类型为float的张量,形状与sampled_candidates相同,每个sampled_candidates样本分布下的预期计数,所有返回值均为1.0.