tf.nn.embedding_lookup

Выполняет поиск встраиваний для заданного ids из списка тензоров.

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

Эта функция используется для одновременного поиска в списке тензоров в params. Она является обобщением tf.gather, где params интерпретируется как разделение большого тензора встраиваний.

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

Если пространство идентификаторов не делится без остатка на количество разделов, каждому из первых (max_id + 1) % len(params) разделов будет назначено на один идентификатор больше.

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

Аргументы
`params`	Единственный тензор, представляющий полный тензор встраиваний, или список тензоров, все с одинаковой формой, за исключением первого измерения, представляющих разрозненные тензоры встраиваний, следуя стратегии разделения "div".
`ids`	`Tensor` с типом `int32` или `int64`, содержащий идентификаторы для поиска в `params`.
`max_norm`	Если не `None`, каждое встраивание ограничивается, если его l2-норма больше этого значения.
`name`	Имя 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` является: [0, 3, 4] Выходной тензор 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 является:

[0, 3, 4]

Выходной тензор будет матрицей 3x2:

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

Исключения
`ValueError`	Если `params` пуст.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/nn/embedding_lookup