tf.contrib.layers.bow_encoder

Преобразует последовательность символов в вектор на пример посредством усреднения вложений.

tf.contrib.layers.bow_encoder(
    ids, vocab_size, embed_dim, sparse_lookup=True, initializer=None,
    regularizer=None, trainable=True, scope=None, reuse=None
)

Аргументы
`ids`	`[batch_size, doc_length]` `Tensor` или `SparseTensor` типа `int32` или `int64` с идентификаторами символов.
`vocab_size`	Целое число — количество символов в словаре.
`embed_dim`	Целое число — количество измерений для матрицы вложений.
`sparse_lookup`	`bool`, если `True`, преобразует идентификаторы в `SparseTensor` и выполняет поиск вложения по разреженной таблице. Обычно это быстрее, но нежелательно, если маркеры заполнения должны иметь вложение. Пустые строки получают специальное вложение.
`initializer`	Инициализатор для вложений, если `None` используется по умолчанию для текущего области видимости.
`regularizer`	Необязательный регуляризатор для вложений.
`trainable`	Если `True`, также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. tf.Variable).
`scope`	Необязательная строка, определяющая область видимости переменной для операции, необходимая, если `reuse=True`.
`reuse`	Если `True`, переменные внутри операции будут повторно использоваться.

Возвращает
Кодирование `Tensor` `[batch_size, embed_dim]` , полученное посредством усреднения вложений.

Исключения
`ValueError`	Если `embed_dim` или `vocab_size` не указаны.

© 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/contrib/layers/bow_encoder