tf.feature_column.shared_embeddings

Список плотных столбцов, преобразующих разреженные категориальные входные данные. (устарело)

tf.feature_column.shared_embeddings(
    categorical_columns,
    dimension,
    combiner='mean',
    initializer=None,
    shared_embedding_collection_name=None,
    ckpt_to_load_from=None,
    tensor_name_in_ckpt=None,
    max_norm=None,
    trainable=True,
    use_safe_embedding_lookup=True
)

Похоже на embedding_column, но возвращает список столбцов встраивания, совместно использующих одни и те же веса встраивания.

Используйте эту функцию, если входные данные разреженные и имеют один тип (например, идентификаторы просмотренных видео и видео, показанных в рекомендациях, использующие общий словарь), и их требуется преобразовать в плотное представление (например, для подачи в DNN).

Входные данные должны быть списком категориальных столбцов, созданных любой функцией categorical_column_*. Все столбцы должны иметь один тип и одинаковые аргументы, за исключением key. Например, это могут быть categorical_column_with_vocabulary_file с одинаковым vocabulary_file. Некоторые или все столбцы также могут быть weighted_categorical_column.

Аргументы
`categorical_columns`	Список категориальных столбцов, созданных функцией `categorical_column_with_*`. Эти столбцы формируют разреженные идентификаторы, используемые как входные данные для поиска встраиваний. Все столбцы должны иметь один тип и одинаковые аргументы, за исключением `key`. Например, это могут быть categorical_column_with_vocabulary_file с одинаковым vocabulary_file. Некоторые или все столбцы также могут быть weighted_categorical_column.
`dimension`	Целое число, задающее размерность встраивания; должно быть > 0.
`combiner`	Строка, задающая способ агрегирования нескольких элементов в одной строке. В настоящее время поддерживаются значения 'mean', 'sqrtn' и 'sum'; по умолчанию используется 'mean'. 'sqrtn' часто обеспечивает высокую точность, особенно для столбцов «мешок слов». Каждый из этих способов можно рассматривать как нормализацию столбца на уровне примеров. Дополнительную информацию см. в `tf.embedding_lookup_sparse`.
`initializer`	Функция инициализации переменной, используемая для инициализации переменной встраивания. Если не задана, по умолчанию используется `truncated_normal_initializer` со средним значением `0.0` и стандартным отклонением `1/sqrt(dimension)`.
`shared_embedding_collection_name`	Необязательное общее имя этих столбцов. Если оно не задано, подходящее имя будет выбрано на основе имён `categorical_columns`.
`ckpt_to_load_from`	Строка, представляющая имя или шаблон контрольной точки, из которой следует восстановить веса столбцов. Обязательна, если `tensor_name_in_ckpt` не равно `None`.
`tensor_name_in_ckpt`	Имя `Tensor` в `ckpt_to_load_from`, из которого следует восстановить веса столбцов. Обязательно, если `ckpt_to_load_from` не равно `None`.
`max_norm`	Если значение не равно `None`, каждое встраивание перед объединением ограничивается, если его норма l2 превышает это значение.
`trainable`	Определяет, является ли встраивание обучаемым. Значение по умолчанию — True.
`use_safe_embedding_lookup`	Если значение true, вместо embedding_lookup_sparse используется safe_embedding_lookup_sparse. safe_embedding_lookup_sparse гарантирует отсутствие пустых строк, а также положительные значения всех весов и идентификаторов, но требует дополнительных вычислительных затрат. Применяется только к входным тензорам ранга 2 (формы NxM). По умолчанию имеет значение true; рассмотрите возможность отключения, если указанные выше проверки не нужны. Обратите внимание: наличие пустых строк не вызывает ошибки, хотя результат может быть равен 0 или не включать их.

Возвращает
Список плотных столбцов, преобразуемых из разреженного входного представления. Порядок результатов соответствует порядку `categorical_columns`.

Вызывает исключения
`ValueError`	если `dimension` не больше 0.
`ValueError`	если какой-либо из заданных `categorical_columns` имеет тип, отличный от остальных, или отличается от них аргументами.
`ValueError`	если задан ровно один из параметров `ckpt_to_load_from` и `tensor_name_in_ckpt`.
`ValueError`	если задан параметр `initializer` и его значение не является вызываемым объектом.
`RuntimeError`	если включено eager execution.

© 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/shared_embeddings