TopPSampler
TopPSampler 类
keras_hub.samplers.TopPSampler(p=0.1, k=None, seed=None, **kwargs)
Top-P 采样器类。
此采样器实现了 top-p 搜索算法。Top-p 搜索从输出概率的最小子集中选择标记，这些概率的总和大于 p。换句话说，top-p 将首先按可能性对标记预测进行排序，并忽略累积概率超过 p 的选定标记之后的所有标记，然后从剩余标记中选择一个标记。
参数
- p: 浮点数，top-p 的
p值。 - k: 整数。如果设置，此参数定义在 "top-p" 采样之前应用的启发式 "top-k" 截止值。所有不在前
k个中的 logits 将被丢弃，剩余的 logits 将被排序以找到p的截止点。设置此参数可以通过减少要排序的标记数量来显着加快采样速度。默认为None。 - seed: 整数。随机种子。默认为
None。
调用参数
{{call_args}}
示例
causal_lm = keras_hub.models.GPT2CausalLM.from_preset("gpt2_base_en")
# Pass by name to compile.
causal_lm.compile(sampler="top_p")
causal_lm.generate(["Keras is a"])
# Pass by object to compile.
sampler = keras_hub.samplers.TopPSampler(p=0.1, k=1_000)
causal_lm.compile(sampler=sampler)
causal_lm.generate(["Keras is a"])