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 параллельного поиска по списку тензоров в params. Она является обобщением 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 идентификаторов не делится равномерно на количество разделов, каждому из первых (max_id + 1) % len(params) разделов будет присвоен ещё один идентификатор.

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

Если partition_strategy является "div", мы присваиваем идентификаторы разделам непрерывным образом. В этом случае 13 идентификаторов распределяются по 5 разделам так: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]]

Если входные идентификаторы являются разрозненными тензорами, переменные разбиения не поддерживаются, и стратегия разбиения и max_norm игнорируются. Результаты поиска конкатенируются в плотный тензор. Возвращаемый тензор имеет форму shape(ids) + shape(params)[1:].