tf.compat.v2.nn.safe_embedding_lookup_sparse

Поиск результатов вложения, учитывая недействительные идентификаторы и пустые функции.

tf.compat.v2.nn.safe_embedding_lookup_sparse(
    embedding_weights, sparse_ids, sparse_weights=None, combiner='mean',
    default_id=None, max_norm=None, name=None
)

Разделенный массив вложений embedding_weights должен иметь одинаковую форму, за исключением первого измерения. Первое измерение разрешено изменять, так как размер словаря не обязательно является кратным P. embedding_weights может быть PartitionedVariable, возвращенным с помощью tf.compat.v1.get_variable() с разделенным контейнером.

Недействительные идентификаторы (< 0) удаляются из входных идентификаторов и весов, а также любые идентификаторы с не положительными весами. Для записи без функций возвращается вектор вложения для default_id, или нулевой вектор, если default_id не задан.

Идентификаторы и веса могут быть многомерными. Вложения всегда агрегируются по последнему измерению.

Примечание: при поиске вложений в embedding_weights, будет использована стратегия разбиения "div". Поддержка других стратегий разбиения будет добавлена позже.

Аргументы
`embedding_weights`	Список `P` значений с плавающей точкой `Tensor` или значений, представляющих разделенные массивы вложений `Tensor`. В качестве альтернативы, `PartitionedVariable` , созданный путем разделения по измерению 0. Общая форма без разделения должна быть `[e_0, e_1, ..., e_m]`, где `e_0` представляет размер словаря, а `e_1, ..., e_m` - размер вложения.
`sparse_ids`	`SparseTensor` формы `[d_0, d_1, ..., d_n]` , содержащие идентификаторы. `d_0` обычно представляет размер пакета.
`sparse_weights`	`SparseTensor` той же формы, что и `sparse_ids`, содержащие весовые коэффициенты с плавающей точкой, соответствующие `sparse_ids`, или `None`, если все весовые коэффициенты предполагаются равными 1.0.
`combiner`	Строка, определяющая, как комбинировать результаты вложений для каждой записи. В настоящее время поддерживаются "mean", "sqrtn" и "sum", по умолчанию используется "mean".
`default_id`	Идентификатор для использования для записи без функций.
`max_norm`	Если не `None`, все вложения нормализуются по L2 до max_norm перед объединением.
`name`	Имя для этой операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Плотное `Tensor` формы `[d_0, d_1, ..., d_{n-1}, e_1, ..., e_m]`.

Исключения
`ValueError`	если `embedding_weights` пусто.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v2/nn/safe_embedding_lookup_sparse