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mindspore.ops.UniformCandidateSampler
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.. py:class:: mindspore.ops.UniformCandidateSampler(num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=0, remove_accidental_hits=False)
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使用均匀分布对一组类进行采样。
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此函数在均匀分布的基础上从[0, range_max-1]中采样一组类（sampled_candidates）。如果unique=True，则候选采样没有重复；如果unique=False，则有重复。
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**参数：**
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- **num_true** (int) - 每个训练样本的目标类数。
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- **num_sampled** (int) - 随机采样的类数。sampled_candidates的shape将为num_sampled。如果unique=True，则num_sampled必须小于或等于range_max。
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- **unique** (bool) - 表示一个batch中的所有采样类是否唯一。
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- **range_max** (int) - 可能的类数，该值必须是非负的。
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- **seed** (int) - 随机种子，该值必须是非负的。如果seed的值为0，则seed的值将被随机生成的值替换。默认值：0。
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- **remove_accidental_hits** (bool) - 表示是否移除accidental hit。默认值：False。
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**输入：**
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- **true_classes** (Tensor) - 输入Tensor，目标类，其shape为(batch_size, num_true)。
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**输出：**
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- **sampled_candidates** (Tensor) - 候选采样与目标类之间不存在联系，其shape为(num_sampled, )。
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- **true_expected_count** (Tensor) - 在每组目标类的采样分布下的预期计数。Shape为(batch_size, num_true)。
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- **sampled_expected_count** (Tensor) - 每个候选采样分布下的预期计数。Shape为(num_sampled, )。
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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** - `uique` 和 `remo_acidental_hits` 都不是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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