tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_hash_bucket
Последовательность категориальных терминов, идентификаторы которых задаются с помощью хеширования. (устарело)
tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_hash_bucket(
key,
hash_bucket_size,
dtype=tf.dtypes.string
)
Передайте это в embedding_column или indicator_column, чтобы преобразовать последовательные категориальные данные в плотное представление для подачи на вход последовательной нейронной сети, например RNN.
Пример:
tokens = sequence_categorical_column_with_hash_bucket(
'tokens', hash_bucket_size=1000)
tokens_embedding = embedding_column(tokens, dimension=10)
columns = [tokens_embedding]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
sequence_feature_layer = SequenceFeatures(columns)
sequence_input, sequence_length = sequence_feature_layer(features)
sequence_length_mask = tf.sequence_mask(sequence_length)
rnn_cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(hidden_size)
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(rnn_cell)
outputs, state = rnn_layer(sequence_input, mask=sequence_length_mask)
| Аргументы | |
|---|---|
key | Уникальная строка, идентифицирующая входной признак. |
hash_bucket_size | Целое число > 1. Количество корзин. |
dtype | Тип признаков. Поддерживаются только строковые и целочисленные типы. |
| Возвращает | |
|---|---|
Объект SequenceCategoricalColumn. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | hash_bucket_size не больше 1. |
ValueError | dtype не является строковым или целочисленным типом. |
© 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/sequence_categorical_column_with_hash_bucket
