tf.keras.layers.CategoryEncoding

Слой предобработки, который кодирует целочисленные признаки.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.CategoryEncoding(
    num_tokens=None, output_mode='multi_hot', sparse=False, **kwargs
)

Используется в блокнотах

Этот слой предоставляет варианты сжатия данных в категорическое кодирование, когда общее количество токенов известно заранее. Он принимает целочисленные значения в качестве входных данных и выводит плотное или разреженное представление этих входных данных. Для целочисленных входных данных, где общее количество токенов неизвестно, используйте keras.layers.IntegerLookup вместо этого.

Примечание: Этот слой безопасно использовать внутри конвейера tf.data (независимо от используемого бэкэнда).

Примеры:

Однозначное кодирование данных

layer = keras.layers.CategoryEncoding(
          num_tokens=4, output_mode="one_hot")
layer([3, 2, 0, 1])
array([[0., 0., 0., 1.],
        [0., 0., 1., 0.],
        [1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 0., 0.]]>

Многозначное кодирование данных

layer = keras.layers.CategoryEncoding(
          num_tokens=4, output_mode="multi_hot")
layer([[0, 1], [0, 0], [1, 2], [3, 1]])
array([[1., 1., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1.]]>

Использование взвешенных входных данных в режиме "count"

layer = keras.layers.CategoryEncoding(
          num_tokens=4, output_mode="count")
count_weights = np.array([[.1, .2], [.1, .1], [.2, .3], [.4, .2]])
layer([[0, 1], [0, 0], [1, 2], [3, 1]], count_weights=count_weights)
  array([[0.1, 0.2, 0. , 0. ],
         [0.2, 0. , 0. , 0. ],
         [0. , 0.2, 0.3, 0. ],
         [0. , 0.2, 0. , 0.4]]>

- `"one_hot"`: Encodes each individual element in the input
    into an array of `num_tokens` size, containing a 1 at the
    element index. If the last dimension is size 1, will encode
    on that dimension. If the last dimension is not size 1,
    will append a new dimension for the encoded output.
- `"multi_hot"`: Encodes each sample in the input into a single
    array of `num_tokens` size, containing a 1 for each
    vocabulary term present in the sample. Treats the last
    dimension as the sample dimension, if input shape is
    `(..., sample_length)`, output shape will be
    `(..., num_tokens)`.
- `"count"`: Like `"multi_hot"`, but the int array contains a
    count of the number of times the token at that index
    appeared in the sample.

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой из его конфигурации.

Этот метод — обратный get_config, способный создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоев (обрабатывается сетью), а также веса (обрабатываются set_weights).

symbolic_call

Просмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)