tf.feature_column.indicator_column

Представляет многомерное представление заданного категориального столбца.

tf.feature_column.indicator_column(
    categorical_column
)

• Для модели DNN, indicator_column может быть использован для обертывания любого categorical_column_* (например, для передачи в DNN). Рассмотрите использование embedding_column если число ведер/уникальных (значений) велико.

• Для модели Wide (также линейной), indicator_column является внутренним представлением категориального столбца при прямом передаче категориального столбца (как любого элемента в feature_columns) в linear_model. Смотрите linear_model для подробностей.

name = indicator_column(categorical_column_with_vocabulary_list(
    'name', ['bob', 'george', 'wanda']))
columns = [name, ...]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
dense_tensor = input_layer(features, columns)

dense_tensor == [[1, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob"]
dense_tensor == [[1, 0, 1]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "wanda"]
dense_tensor == [[2, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "bob"]