tf.feature_column.embedding_column

DenseColumn, преобразующий разреженные категориальные входные данные. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения 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 ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Миграция `tf.feature_column` в слои предварительной обработки Keras	Классификация структурированных данных с помощью столбцов признаков

Используйте этот столбец, если входные данные разреженные, но вам нужно преобразовать их в плотное представление (например, для подачи в DNN).

Аргументы
`categorical_column`	Столбец `CategoricalColumn`, созданный функцией `categorical_column_with_*`. Этот столбец создает разреженные идентификаторы, являющиеся входными данными для поиска вложений.
`dimension`	Целое число, определяющее размер вложения, должно быть > 0.
`combiner`	Строка, определяющая способ уменьшения, если в одной строке есть несколько записей. В настоящее время поддерживаются 'mean', 'sqrtn' и 'sum', по умолчанию используется 'mean'. 'sqrtn' часто обеспечивает хорошую точность, особенно со столбцами «мешок слов». Каждый из этих столбцов можно рассматривать как нормализацию на уровне примеров для столбца. Дополнительную информацию см. в `tf.embedding_lookup_sparse`.
`initializer`	Функция инициализации переменной, используемая для инициализации переменных вложений. Если не указано, по умолчанию используется `truncated_normal_initializer` со средним значением `0.0` и стандартным отклонением `1/sqrt(dimension)`.
`ckpt_to_load_from`	Строка, представляющая имя/шаблон контрольной точки, из которого следует восстановить веса столбца. Требуется, если `tensor_name_in_ckpt` не `None`.
`tensor_name_in_ckpt`	Имя `Tensor` в `ckpt_to_load_from`, из которого следует восстановить веса столбца. Требуется, если `ckpt_to_load_from` не `None`.
`max_norm`	Если не `None`, значения вложений нормализуются по l2 до этого значения.
`trainable`	Признак того, обучаемо ли вложение. По умолчанию True.
`use_safe_embedding_lookup`	Если True, используется safe_embedding_lookup_sparse вместо embedding_lookup_sparse. safe_embedding_lookup_sparse гарантирует, что нет пустых строк и все веса и идентификаторы являются положительными за счет дополнительных вычислительных затрат. Это относится только к входным тензорам формы ранга 2 (NxM). По умолчанию True, рассмотрите возможность отключения, если вышеперечисленные проверки не нужны. Обратите внимание, что наличие пустых строк не вызовет ошибки, хотя результат вывода может быть 0 или опущен.

Возвращаемое значение
`DenseColumn`, преобразующий разреженные входные данные.

Возможные исключения
`ValueError`	если `dimension` не > 0.
`ValueError`	если ровно один из `ckpt_to_load_from` и `tensor_name_in_ckpt` указан.
`ValueError`	если `initializer` указан и не является вызываемым объектом.
`RuntimeError`	Если включено выполнение eager.

© 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