tf.nn.embedding_lookup

Ищет вложения для заданного ids из списка тензоров.

tf.nn.embedding_lookup(
    params, ids, max_norm=None, name=None
)

Эта функция используется для выполнения параллельных поисков по списку тензоров в params. Это обобщение tf.gather, где params интерпретируется как разбиение большого тензора вложений.

Если len(params) > 1, каждый элемент id из ids распределяется между элементами params в соответствии со стратегией разбиения "div", что означает присвоение идентификаторов разделам в непрерывном порядке. Например, 13 идентификаторов распределяются по 5 разделам как: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]].

Если пространство идентификаторов не делится нацело на количество разделов, каждому из первых (max_id + 1) % len(params) разделов будет присвоен ещё один идентификатор.

Результаты поиска объединяются в плотный тензор. Возвращаемый тензор имеет форму shape(ids) + shape(params)[1:].

Аргументы
`params`	Единственный тензор, представляющий полный тензор вложений, или список тензоров, у которых все одинаковая форма, за исключением первого измерения, представляющие фрагментированные тензоры вложений, следуя стратегии разбиения "div".
`ids`	`Tensor` с типом `int32` или `int64` содержащий идентификаторы, которые будут искать в `params`.
`max_norm`	Если не `None`, каждое вложение обрезается, если его норма l2 больше этого значения.
`name`	Название операции (необязательно).

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
`Tensor` с тем же типом, что и тензоры в `params`. Например, если `params` является матрицей 5x2: [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] или списком матриц: params[0]: [[1, 2], [3, 4]] params[1]: [[5, 6], [7, 8]] params[2]: [[9, 10]] и `ids` равен: [0, 3, 4] Вывод будет матрицей 3x2: [[1, 2], [7, 8], [9, 10]]

Tensor с тем же типом, что и тензоры в params.

Например, если params является матрицей 5x2:

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]

или списком матриц:

params[0]: [[1, 2], [3, 4]]
params[1]: [[5, 6], [7, 8]]
params[2]: [[9, 10]]

и ids равен:

[0, 3, 4]

Вывод будет матрицей 3x2:

[[1, 2], [7, 8], [9, 10]]

Исключения
`ValueError`	Если `params` пусто.

© 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/nn/embedding_lookup