tf.tpu.experimental.embedding.FeatureConfig

Данные конфигурации для одного признака встраивания.

tf.tpu.experimental.embedding.FeatureConfig(
    table: tf.tpu.experimental.embedding.TableConfig,
    max_sequence_length: int = 0,
    validate_weights_and_indices: bool = True,
    output_shape: Optional[Union[List[int], tf.TensorShape]] = None,
    name: Optional[Text] = None
)

Используется в блокнотах

Этот класс содержит данные конфигурации для одного признака встраивания. Он используется главным образом для назначения признаков объектам tf.tpu.experimental.embedding.TableConfig с помощью параметра table:

table_config_one = tf.tpu.experimental.embedding.TableConfig(
    vocabulary_size=...,
    dim=...)
table_config_two = tf.tpu.experimental.embedding.TableConfig(
    vocabulary_size=...,
    dim=...)
feature_config = {
    'feature_one': tf.tpu.experimental.embedding.FeatureConfig(
        table=table_config_one),
    'feature_two': tf.tpu.experimental.embedding.FeatureConfig(
        table=table_config_one),
    'feature_three': tf.tpu.experimental.embedding.FeatureConfig(
        table=table_config_two)}
embedding = tf.tpu.experimental.embedding.TPUEmbedding(
    feature_config=feature_config,
    batch_size=...
    optimizer=tf.tpu.experimental.embedding.Adam(0.1))

В приведенной выше конфигурации две таблицы и три признака. Первые два признака будут искаться в первой таблице, а третий — во второй.

Также можно задать форму выходных данных для каждого признака. Форма выходных данных должна соответствовать ожидаемой форме активации без измерения таблицы. Для плотного и разреженного тензоров форма выходных данных должна совпадать с формой входных данных без последнего измерения. Для ragged-тензора формы входных и выходных данных могут не совпадать.

Примечание: max_sequence_length будет использоваться только в том случае, если входной тензор имеет ранг 2, а output_shape не задан в конфигурации признака.

При передаче признаков в embedding.enqueue ими могут быть tf.Tensor, tf.SparseTensor или tf.RaggedTensor. Если аргумент max_sequence_length равен 0 (значение по умолчанию), ожидаемая форма выходных данных для этого признака — embedding.dequeue размерности (batch_size, dim). Если max_sequence_length больше 0, признак встраивается как последовательность и дополняется до указанной длины. Форма выходных данных для этого признака будет (batch_size, max_sequence_length, dim).