tf.feature_column.sequence_numeric_column

Возвращает столбец признака, представляющий последовательности числовых данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.feature_column.sequence_numeric_column

tf.feature_column.sequence_numeric_column(
    key, shape=(1,), default_value=0.0, dtype=tf.dtypes.float32, normalizer_fn=None
)

Пример:

temperature = sequence_numeric_column('temperature')
columns = [temperature]

features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
sequence_feature_layer = SequenceFeatures(columns)
sequence_input, sequence_length = sequence_feature_layer(features)
sequence_length_mask = tf.sequence_mask(sequence_length)

rnn_cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(hidden_size)
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(rnn_cell)
outputs, state = rnn_layer(sequence_input, mask=sequence_length_mask)

Аргументы
`key`	Уникальная строка, идентифицирующая входные признаки.
`shape`	Формат входных данных на последовательность. Например, если `shape=(2,)`, каждый пример должен содержать `2 * sequence_length` значения.
`default_value`	Единое значение, совместимое с `dtype`, используемое для заполнения разреженных данных плотной `Tensor`.
`dtype`	Тип значений.
`normalizer_fn`	Если не `None`, функция, которая может использоваться для нормализации значения тензора после применения `default_value` для парсинга. Функция нормализации принимает входной `Tensor` в качестве аргумента и возвращает выходной `Tensor`. (например, lambda x: (x - 3.0) / 4.2). Обратите внимание, что, хотя наиболее распространенным случаем использования этой функции является нормализация, ее можно использовать для любых видов преобразований Tensorflow.

Возвращаемое значение
Столбец признака.

Исключения
`TypeError`	если любая размерность в формате не является целым числом.
`ValueError`	если любая размерность в формате не является положительным целым числом.
`ValueError`	если `dtype` не может быть преобразован в `tf.float32`.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/feature_column/sequence_numeric_column