tf.contrib.layers.embed_sequence

Преобразует последовательность символов в последовательность вложений.

tf.contrib.layers.embed_sequence(
    ids, vocab_size=None, embed_dim=None, unique=False, initializer=None,
    regularizer=None, trainable=True, scope=None, reuse=None
)

Типичный пример использования — повторное использование вложений между кодером и декодером.

Аргументы
`ids`	`[batch_size, doc_length]` `Tensor` типа `int32` или `int64` с идентификаторами символов.
`vocab_size`	Целое число — количество символов в словаре.
`embed_dim`	Целое число — количество измерений для матрицы вложения.
`unique`	Если `True`, сначала вычисляется уникальный набор индексов, а затем выполняется поиск каждого вложения один раз, повторяя его в выходных данных по мере необходимости.
`initializer`	Инициализатор для вложений, если используется значение по умолчанию для текущего контекста.
`regularizer`	Необязательный регуляризатор для вложений.
`trainable`	Если `True`, также добавятся переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`scope`	Необязательная строка, определяющая область переменных для операции, необходимая, если `reuse=True`.
`reuse`	Если `True`, переменные внутри операции будут повторно использованы.

Возвращаемое значение
`Tensor` `[batch_size, doc_length, embed_dim]` с внедрёнными последовательностями.

Исключения
`ValueError`	если `embed_dim` или `vocab_size` не указаны, когда `reuse` равно `None` или `False`.

© 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/embed_sequence