tf.feature_column.embedding_column

DenseColumn, который преобразует разреженный категориальный вход. (устарело)

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.feature_column.embedding_column

tf.feature_column.embedding_column(
    categorical_column,
    dimension,
    combiner='mean',
    initializer=None,
    ckpt_to_load_from=None,
    tensor_name_in_ckpt=None,
    max_norm=None,
    trainable=True,
    use_safe_embedding_lookup=True
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Перенос `tf.feature_column`s на слои предварительной обработки Keras	Классификация структурированных данных с помощью столбцов признаков

Используйте эту функцию, если входные данные разреженные, но вы хотите преобразовать их в плотное представление (например, для подачи на вход DNN).

Аргументы
`categorical_column`	`categorical_column_with_*`-функция создаёт `CategoricalColumn`. Этот столбец формирует разреженные идентификаторы, которые используются в качестве входных данных для поиска эмбеддингов.
`dimension`	Целое число, задающее размерность эмбеддинга; должно быть > 0.
`combiner`	Строка, задающая способ редукции, если в одной строке содержится несколько элементов. В настоящее время поддерживаются значения 'mean', 'sqrtn' и 'sum'; по умолчанию используется 'mean'. Значение 'sqrtn' часто обеспечивает хорошую точность, особенно для столбцов типа «мешок слов». Каждое из этих значений можно рассматривать как нормализацию столбца на уровне примера. Дополнительную информацию см. в `tf.embedding_lookup_sparse`.
`initializer`	Функция инициализации переменной, используемая для инициализации переменной эмбеддинга. Если не указана, по умолчанию используется `truncated_normal_initializer` со средним значением `0.0` и стандартным отклонением `1/sqrt(dimension)`.
`ckpt_to_load_from`	Строка с именем/шаблоном контрольной точки, из которой восстанавливаются веса столбца. Обязательно, если `tensor_name_in_ckpt` не равно `None`.
`tensor_name_in_ckpt`	Имя `Tensor` в `ckpt_to_load_from`, из которого восстанавливаются веса столбца. Обязательно, если `ckpt_to_load_from` не равно `None`.
`max_norm`	Если значение не равно `None`, значения эмбеддинга нормализуются по L2 до этого значения.
`trainable`	Является ли эмбеддинг обучаемым. По умолчанию — True.
`use_safe_embedding_lookup`	Если значение true, используется safe_embedding_lookup_sparse вместо embedding_lookup_sparse. safe_embedding_lookup_sparse гарантирует отсутствие пустых строк и положительность всех весов и идентификаторов, но требует дополнительных вычислительных затрат. Применяется только к входным тензорам ранга 2 (формы NxM). По умолчанию включено; отключите эту проверку, если она не нужна. Обратите внимание: пустые строки не вызовут ошибку, однако результат может быть равен 0 или пропущен.

Возвращает
`DenseColumn`, который преобразует разреженный вход.

Вызывает исключения
`ValueError`	если `dimension` не > 0.
`ValueError`	если указан ровно один из параметров `ckpt_to_load_from` и `tensor_name_in_ckpt`.
`ValueError`	если `initializer` указан, но не является вызываемым объектом.
`RuntimeError`	Если включено eager execution.

© 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/feature_column/embedding_column