tf.contrib.layers.crossed_column

Создаёт _CrossedColumn для выполнения скрещивания признаков.

tf.contrib.layers.crossed_column(
    columns, hash_bucket_size, combiner='sum', ckpt_to_load_from=None,
    tensor_name_in_ckpt=None, hash_key=None
)

Аргументы
`columns`	Итерируемый список _FeatureColumn. Элементы могут быть экземплярами _SparseColumn, _CrossedColumn или _BucketizedColumn.
`hash_bucket_size`	Целое число, большее 1. Количество бинов.
`combiner`	Строка, определяющая способ агрегации, если в одной строке есть несколько записей. В настоящее время поддерживаются "mean", "sqrtn" и "sum", по умолчанию используется "sum". "sqrtn" часто обеспечивает хорошую точность, особенно с колонками bag-of-words. Каждый из них можно рассматривать как нормализацию на уровне примера для столбца:: "sum": не нормализовать "mean": нормализация l1 "sqrtn": нормализация l2 Для получения дополнительной информации: `tf.embedding_lookup_sparse`.
`ckpt_to_load_from`	(Необязательно). Строка, представляющая имя/шаблон контрольной точки для восстановления весов столбца. Требуется, если `tensor_name_in_ckpt` не равно None.
`tensor_name_in_ckpt`	(Необязательно). Имя `Tensor` в предоставленной контрольной точке, из которой следует восстановить веса столбца. Требуется, если `ckpt_to_load_from` не равно None.
`hash_key`	Укажите hash_key, который будет использоваться функцией `FingerprintCat64` для объединения отпечатков скрещенных признаков в SparseFeatureCrossOp (необязательно).

Возвращает
_CrossedColumn.

Исключения
`TypeError`	если какой-либо элемент в столбцах не является экземпляром _SparseColumn, _CrossedColumn или _BucketizedColumn, или hash_bucket_size не является целым числом.
`ValueError`	если hash_bucket_size не больше 1 или len(columns) не больше 1.

© 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/crossed_column