tf.contrib.layers.sparse_column_with_integerized_feature

Создаёт целочисленный _SparseColumn.

tf.contrib.layers.sparse_column_with_integerized_feature(
    column_name, bucket_size, combiner='sum', dtype=tf.dtypes.int64
)

Используйте этот метод, когда ваши признаки уже предварительно целочисленные в виде идентификаторов int64, то есть когда набор значений для вывода уже соответствует желаемому на выходе. Целочисленный означает, что мы можем использовать само значение признака в качестве идентификатора.

Обычно это используется для чтения непрерывных диапазонов целочисленных индексов, но это не обязательно. Значение вывода просто копируется из входного признака, каким бы оно ни было. Однако имейте в виду, что если у вас есть большие пробелы неиспользуемых целых чисел, это может повлиять на то, что вы вводите (например, если вы создаёте тензор one-hot из этих значений, неиспользуемые целые числа будут отображаться как значения в тензоре, которые всегда равны нулю.)