tf.contrib.layers.weighted_sparse_column

Создаёт _SparseColumn, комбинируя sparse_id_column с весовым столбцом.

tf.contrib.layers.weighted_sparse_column(
    sparse_id_column, weight_column_name, dtype=tf.dtypes.float32
)

Пример:

sparse_feature = sparse_column_with_hash_bucket(column_name="sparse_col",
                                                hash_bucket_size=1000)
weighted_feature = weighted_sparse_column(sparse_id_column=sparse_feature,
                                          weight_column_name="weights_col")

Эта конфигурация предполагает, что входной словарь модели содержит следующие два элемента:

(ключ="sparse_col", значение=sparse_tensor), где sparse_tensor — SparseTensor.
(ключ="weights_col", значение=weights_tensor), где weights_tensor — SparseTensor. Предполагается, что выполняются следующие условия:
- sparse_tensor.indices = weights_tensor.indices
- sparse_tensor.dense_shape = weights_tensor.dense_shape

Аргументы
`sparse_id_column`	A `_SparseColumn` созданный функциями `sparse_column_with_*` .
`weight_column_name`	Строка, определяющая имя столбца разреженного типа, представляющего вес или значение соответствующего признака разреженного ID.
`dtype`	Тип весов, например `tf.float32`. Поддерживаются только вещественные и целые весы.

Возвращаемое значение
_WeightedSparseColumn, состоящий из двух разреженных признаков: один представляет ID, а другой — вес (значение) признака ID в данном примере.

Исключения
`ValueError`	если dtype не может быть преобразован в float.

© 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/weighted_sparse_column