Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_file

Последовательность категориальных терминов, где идентификаторы используют файл словаря. (устарело)

Предупреждение: tf.feature_column не рекомендуется для нового кода. Вместо этого предварительная обработка признаков может выполняться непосредственно с помощью слоёв предварительной обработки Keras или с помощью универсального средства слоёв предварительной обработки Keras или с помощью универсального средства tf.keras.utils.FeatureSpace, построенного на их основе. Подробности см. в руководстве по миграции.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Дополнительную информацию см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_file

tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_file(
    key,
    vocabulary_file,
    vocabulary_size=None,
    num_oov_buckets=0,
    default_value=None,
    dtype=tf.dtypes.string
)
Устарело: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте слои предварительной обработки Keras вместо этого, либо непосредственно, либо с помощью средства tf.keras.utils.FeatureSpace. У каждого из tf.feature_column.* есть функциональный эквивалент в tf.keras.layers для предварительной обработки признаков при обучении модели Keras.

Передайте это в embedding_column или indicator_column, чтобы преобразовать последовательные категорические данные в плотное представление для ввода в последовательную нейронную сеть, такую как RNN.

Пример:

states = sequence_categorical_column_with_vocabulary_file(
    key='states', vocabulary_file='/us/states.txt', vocabulary_size=50,
    num_oov_buckets=5)
states_embedding = embedding_column(states, dimension=10)
columns = [states_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.
vocabulary_file Имя файла словаря.
vocabulary_size Количество элементов в словаре. Это значение должно быть не больше длины vocabulary_file; если меньше, то последующие значения игнорируются. Если None, то устанавливается равным длине vocabulary_file.
num_oov_buckets Неотрицательное целое число, количество ведер вне словаря. Все входные данные вне словаря будут назначены идентификаторам в диапазоне [vocabulary_size, vocabulary_size+num_oov_buckets) на основе хэша входного значения. Положительное num_oov_buckets не может быть указано с default_value.
default_value Целое значение ID, которое возвращается для значений признаков вне словаря, по умолчанию -1. Это значение не может быть указано с положительным num_oov_buckets.
dtype Тип признаков. Поддерживаются только строковые и целочисленные типы.
Возвращаемые значения
SequenceCategoricalColumn.
Исключения
ValueError Файл vocabulary_file отсутствует или не может быть открыт.
ValueError Файл vocabulary_size отсутствует или < 1.
ValueError num_oov_buckets — отрицательное целое число.
ValueError num_oov_buckets и default_value оба указаны.
ValueError dtype — ни строка, ни целое число.

© 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_vocabulary_file

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API