tf.compat.v1.feature_column.shared_embedding_columns

Список плотных столбцов, преобразующих разреженные категориальные входные данные. (устарело)

tf.compat.v1.feature_column.shared_embedding_columns(
    categorical_columns,
    dimension,
    combiner='mean',
    initializer=None,
    shared_embedding_collection_name=None,
    ckpt_to_load_from=None,
    tensor_name_in_ckpt=None,
    max_norm=None,
    trainable=True,
    use_safe_embedding_lookup=True
)

Эта функция похожа на embedding_column, но возвращает список столбцов эмбеддингов с общими весами эмбеддингов.

Используйте её, если входные данные разреженные и имеют одинаковый тип (например, идентификаторы просмотренных видео и видео, показанных в рекомендациях, использующие общий словарь), и их нужно преобразовать в плотное представление (например, для подачи на вход DNN).

Входные данные должны представлять собой список категориальных столбцов, созданных любой функцией categorical_column_*. Все они должны иметь одинаковый тип и одинаковые аргументы, за исключением key. Например, это могут быть categorical_column_with_vocabulary_file с одинаковым vocabulary_file. Некоторые или все столбцы также могут быть weighted_categorical_column.

Аргументы
`categorical_columns`	Список категориальных столбцов, созданных функцией `categorical_column_with_*`. Эти столбцы формируют разреженные идентификаторы, подаваемые на вход для поиска эмбеддингов. Все столбцы должны иметь одинаковый тип и одинаковые аргументы, за исключением `key`. Например, это могут быть categorical_column_with_vocabulary_file с одинаковым vocabulary_file. Некоторые или все столбцы также могут быть weighted_categorical_column.
`dimension`	Целое число, задающее размерность эмбеддинга; должно быть > 0.
`combiner`	Строка, задающая способ редукции, если в одной строке имеется несколько элементов. В настоящее время поддерживаются значения 'mean', 'sqrtn' и 'sum'; по умолчанию используется 'mean'. 'sqrtn' часто обеспечивает хорошую точность, особенно для столбцов «мешок слов». Каждый из этих способов можно рассматривать как нормализацию столбца на уровне примеров. Дополнительную информацию см. в `tf.embedding_lookup_sparse`.
`initializer`	Функция инициализации переменной, используемая при инициализации переменной эмбеддинга. Если не указана, по умолчанию используется `truncated_normal_initializer` со средним значением `0.0` и стандартным отклонением `1/sqrt(dimension)`.
`shared_embedding_collection_name`	Необязательное имя коллекции, в которую добавляются общие веса эмбеддингов. Если не указано, будет выбрано подходящее имя на основе имён `categorical_columns`. Оно также используется в `variable_scope` при создании общих весов эмбеддингов.
`ckpt_to_load_from`	Строка, представляющая имя/шаблон контрольной точки, из которой восстанавливаются веса столбцов. Обязательный параметр, если `tensor_name_in_ckpt` не равно `None`.
`tensor_name_in_ckpt`	Имя `Tensor` в `ckpt_to_load_from`, из которого восстанавливаются веса столбцов. Обязательный параметр, если `ckpt_to_load_from` не равно `None`.
`max_norm`	Если значение не равно `None`, каждый эмбеддинг обрезается перед объединением, если его L2-норма превышает это значение.
`trainable`	Указывает, можно ли обучать эмбеддинг. По умолчанию — True.
`use_safe_embedding_lookup`	Если значение равно true, вместо embedding_lookup_sparse используется safe_embedding_lookup_sparse. safe_embedding_lookup_sparse гарантирует отсутствие пустых строк и положительные значения всех весов и идентификаторов, но требует дополнительных вычислений. Это применимо только к входным тензорам ранга 2 (формы NxM). По умолчанию — true; рассмотрите возможность отключить этот параметр, если перечисленные выше проверки не нужны. Обратите внимание: наличие пустых строк не вызовет ошибку, хотя результат может быть равен 0 или отсутствовать.

Возвращает
Список плотных столбцов, преобразованных из разреженного входного представления. Порядок результатов соответствует порядку `categorical_columns`.

Вызывает исключения
`ValueError`	если `dimension` не больше 0.
`ValueError`	если тип или аргументы какого-либо из указанных `categorical_columns` отличаются от типа или аргументов остальных.
`ValueError`	если указано ровно одно из `ckpt_to_load_from` и `tensor_name_in_ckpt`.
`ValueError`	если указан `initializer` и он не является вызываемым объектом.
`RuntimeError`	если включено немедленное выполнение.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/feature_column/shared_embedding_columns