tf.feature_column.sequence_numeric_column

Возвращает столбец признаков, представляющий последовательности числовых данных. (устарела)

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.feature_column.sequence_numeric_column

tf.feature_column.sequence_numeric_column(
    key,
    shape=(1,),
    default_value=0.0,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    normalizer_fn=None
)

Пример:

temperature = sequence_numeric_column('temperature')
columns = [temperature]

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 входные признаки.
`shape`	Форма входных данных для каждого идентификатора последовательности. Например, если `shape=(2,)`, каждый пример должен содержать `2 * sequence_length` значений.
`default_value`	Одно значение, совместимое с `dtype`, которое используется для дополнения разреженных данных до плотного `Tensor`.
`dtype`	Тип значений.
`normalizer_fn`	Если не `None`, функция, которую можно использовать для нормализации значения тензора после применения `default_value` при разборе. Функция нормализации принимает входной `Tensor` в качестве аргумента и возвращает выходной `Tensor` (например, lambda x: (x - 3.0) / 4.2). Обратите внимание, что, хотя чаще всего эта функция используется для нормализации, её можно применять для любых преобразований TensorFlow.

Возвращает
`SequenceNumericColumn`.

Вызывает исключения
`TypeError`	если какой-либо размер в форме не является целым числом.
`ValueError`	если какой-либо размер в форме не является положительным целым числом.
`ValueError`	если `dtype` нельзя преобразовать в `tf.float32`.

© 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_numeric_column