tf.compat.v1.nn.embedding_lookup

Ищет вложения для заданного ids из списка тензоров.

tf.compat.v1.nn.embedding_lookup(
    params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True,
    max_norm=None
)

Эта функция используется для выполнения параллельных поисков в списке тензоров в params. Это обобщение tf.gather, где params интерпретируется как разбиение большого тензора вложений. params может быть PartitionedVariable, как возвращается при использовании tf.compat.v1.get_variable() с разделителем.

Если len(params) > 1, каждый элемент id из ids распределяется между элементами params в соответствии с partition_strategy. Во всех стратегиях, если пространство id не делится равномерно на количество разделов, каждому из первых (max_id + 1) % len(params) разделов будет назначен ещё один id.

Если partition_strategy равно "mod", мы назначаем каждый id разделу p = id % len(params). Например, 13 id распределяются по 5 разделам следующим образом: [[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]]

Если partition_strategy равно "div", мы назначаем id разделам непрерывным образом. В этом случае 13 id распределяются по 5 разделам следующим образом: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]]

Если входные id являются разреженными тензорами, переменные разделов не поддерживаются, и стратегия разделения и max_norm игнорируются. Результаты поиска объединяются в плотный тензор. Возвращаемый тензор имеет форму shape(ids) + shape(params)[1:].