tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_list
Последовательность категориальных терминов, идентификаторы которых используют список в памяти. (устарела)
tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_list(
key, vocabulary_list, dtype=None, default_value=-1, num_oov_buckets=0
)
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:
colors = sequence_categorical_column_with_vocabulary_list(
key='colors', vocabulary_list=('R', 'G', 'B', 'Y'),
num_oov_buckets=2)
colors_embedding = embedding_column(colors, dimension=3)
columns = [colors_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_list | Упорядоченная итерируемая последовательность, задающая словарь. Каждому признаку сопоставляется индекс его значения (если оно присутствует) в vocabulary_list. Значения должны приводиться к типу dtype. |
dtype | Тип признаков. Поддерживаются только строковые и целочисленные типы. Если задано None, тип будет определён по vocabulary_list. |
default_value | Целочисленное значение идентификатора, возвращаемое для значений признаков, отсутствующих в словаре; по умолчанию — -1. Нельзя указать одновременно с положительным значением num_oov_buckets. |
num_oov_buckets | Неотрицательное целое число — количество корзин для значений, отсутствующих в словаре. Всем таким входным значениям будут назначены идентификаторы в диапазоне [len(vocabulary_list), len(vocabulary_list)+num_oov_buckets) на основе хеша входного значения. Нельзя указать положительное значение num_oov_buckets одновременно с default_value. |
| Возвращает | |
|---|---|
SequenceCategoricalColumn. |
| Вызывает исключения | |
|---|---|
ValueError | если vocabulary_list пусто или содержит повторяющиеся ключи. |
ValueError | num_oov_buckets — отрицательное целое число. |
ValueError | Одновременно заданы num_oov_buckets и default_value. |
ValueError | если dtype не является целым числом или строкой. |
© 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_list
