tf.contrib.feature_column.sequence_categorical_column_with_hash_bucket

Последовательность категориальных терминов, где идентификаторы устанавливаются путём хэширования.

tf.contrib.feature_column.sequence_categorical_column_with_hash_bucket(
    key, hash_bucket_size, dtype=tf.dtypes.string
)

Передайте этот объект в embedding_column или indicator_column, чтобы преобразовать последовательные категориальные данные в плотную форму представления для ввода в последовательные нейронные сети, такие как RNN.

Пример:

tokens = sequence_categorical_column_with_hash_bucket(
    'tokens', hash_bucket_size=1000)
tokens_embedding = embedding_column(tokens, dimension=10)
columns = [tokens_embedding]

features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
input_layer, sequence_length = sequence_input_layer(features, columns)

rnn_cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(hidden_size)
outputs, state = tf.compat.v1.nn.dynamic_rnn(
    rnn_cell, inputs=input_layer, sequence_length=sequence_length)