tf.contrib.layers.sparse_column_with_vocabulary_file

Создаёт _SparseColumn с конфигурацией файла словаря.

tf.contrib.layers.sparse_column_with_vocabulary_file(
    column_name, vocabulary_file, num_oov_buckets=0, vocab_size=None,
    default_value=-1, combiner='sum', dtype=tf.dtypes.string
)

Используйте эту функцию, когда ваши разреженные признаки представлены в строчном или целочисленном формате, и у вас есть файл словаря, который сопоставляет каждое значение целочисленному идентификатору. output_id = LookupIdFromVocab(input_feature_string)

Аргументы
`column_name`	Строка, определяющая имя разреженного столбца.
`vocabulary_file`	Имя файла словаря.
`num_oov_buckets`	Количество ведер для внесловных слов. Если равно нулю, все внесловные признаки будут проигнорированы.
`vocab_size`	Количество элементов в словаре.
`default_value`	Значение для использования для внесловных значений признаков. По умолчанию -1.
`combiner`	Строка, определяющая способ агрегации, если разреженный столбец многозначный. В настоящее время поддерживаются "mean", "sqrtn" и "sum", по умолчанию "sum". "sqrtn" часто обеспечивает хорошую точность, особенно для столбцов «мешок слов». "sum": не нормировать признаки в столбце "mean": выполнить l1 нормализацию признаков в столбце "sqrtn": выполнить l2 нормализацию признаков в столбце Дополнительную информацию можно найти в `tf.embedding_lookup_sparse`.
`dtype`	Тип признаков. Поддерживаются только строковые и целочисленные типы.

Возвращаемое значение
_SparseColumn с конфигурацией файла словаря.

Исключения
`ValueError`	vocab_size не определён.
`ValueError`	тип dtype не является строковым или целочисленным.

© 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/sparse_column_with_vocabulary_file