TensorFlow函数：tf.nn.all_candidate_sampler

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.