tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。
例如:
import tensorflow as tf;
import numpy as np;
c = np.random.random([10,1])
b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3])
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print sess.run(b)
print c输出:
[[ 0.77505197]
[ 0.20635818]]
[[ 0.23976515]
[ 0.77505197]
[ 0.08798201]
[ 0.20635818]
[ 0.37183035]
[ 0.24753178]
[ 0.17718483]
[ 0.38533808]
[ 0.93345168]
[ 0.02634772]]
分析:输出为张量的第一和第三个元素。
本文介绍了 TensorFlow 中 tf.nn.embedding_lookup 函数的基本用法,并通过一个具体的例子展示了如何使用该函数从张量中选取特定索引对应的元素。
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