Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.feature_column.sequence_numeric_column

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

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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
)
Устарело: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте слои предварительной обработки Keras вместо этого, либо напрямую, либо через утилиту tf.keras.utils.FeatureSpace утилиту. Каждый из tf.feature_column.* имеет функциональный эквивалент в tf.keras.layers для предварительной обработки признаков при обучении модели Keras.

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 на каждый идентификатор последовательности. Например, если shape=(2,), каждый пример должен содержать 2 * sequence_length значений.
default_value Единственное значение, совместимое с dtype, используемое для заполнения разреженных данных плотной Tensor.
dtype Тип значений.
normalizer_fn Если не None, функция, которая может использоваться для нормализации значения тензора после применения default_value для разбора. Функция нормализации принимает входной Tensor в качестве аргумента и возвращает выходной Tensor. (например, lambda x: (x - 3.0) / 4.2). Обратите внимание, что, хотя наиболее распространённым случаем использования этой функции является нормализация, она может использоваться для любых преобразований TensorFlow.
Возвращает
SequenceNumericColumn.
Возбуждает
TypeError если любая размерность в форме не является целым числом.
ValueError если любая размерность в форме не является положительным целым числом.
ValueError если dtype не может быть преобразовано 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

Spec-Zone.ru

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