2022-02-19 15:19:19 +08:00
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mindspore.ops.LogUniformCandidateSampler
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.. py:class:: mindspore.ops.LogUniformCandidateSampler(num_true=1, num_sampled=5, unique=True, range_max=5, seed=0)
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2022-04-01 17:41:48 +08:00
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使用log-uniform(Zipfian)分布对一组类别进行采样。
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2022-02-19 15:19:19 +08:00
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2022-03-29 17:06:07 +08:00
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该操作从整数范围[0, `range_max` )中随机采样一个采样类( `sampled_candidates` )的Tensor。
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2022-02-19 15:19:19 +08:00
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**参数：**
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- **num_true** (int) - 每个训练样本的目标类数。默认值：1。
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- **num_sampled** (int) - 随机采样的类数。默认值：5。
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- **unique** (bool) - 确认批处理中的所有采样类是否都是唯一的。如果 `unique` 为True，则批处理中的所有采样类都唯一。默认值：True。
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- **range_max** (int) - 可能的类数。当 `unique` 为True时， `range_max` 必须大于或等于 `num_sampled` 。默认值：5。
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- **seed** (int) - 随机种子，必须是非负。默认值：0。
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**输入：**
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2022-04-01 17:41:48 +08:00
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- **true_classes** (Tensor) - 目标类，其数据类型为int64，shape为 :math:`(batch\_size, num\_true)` 。
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2022-02-19 15:19:19 +08:00
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**输出：**
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3个Tensor组成的元组。
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2022-04-01 17:41:48 +08:00
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- **sampled_candidates** (Tensor) - shape为 :math:`(num\_sampled,)` 且数据类型与 `true_classes` 相同的Tensor。
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2022-02-19 15:19:19 +08:00
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- **true_expected_count** (Tensor) - shape与 `true_classes` 相同且数据类型为float32的Tensor。
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- **sampled_expected_count** (Tensor) - shape与 `sampled_candidates` 相同且数据类型为float32的Tensor。
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**异常：**
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- **TypeError** - `num_true` 和 `num_sampled` 都不是int。
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- **TypeError** - `unique` 不是bool。
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- **TypeError** - `range_max` 和 `seed` 都不是int。
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- **TypeError** - `true_classes` 不是Tensor。
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