Tensorflow实现Embedding Layer

最新推荐文章于 2024-09-25 10:36:36 发布
最新推荐文章于 2024-09-25 10:36:36 发布
阅读量1.9k 收藏
点赞数
分类专栏： TensorFlow 文章标签： tensorflow
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/117523417
版权
该博客介绍了如何利用Tensorflow构建并训练Embedding Layer，强调在模型训练过程中，初始的n*k维度的embedding矩阵会随训练迭代不断优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

def embedding_layer(x, vocab_size, embedding_size):
	"""
	:param x: 输入tensor
	:param vocab_size: 需要embedding的value的总量
	:param embedding_size: embdding后tensor的axis=-1的维度
	:return: embedding后的tensor
	"""
	# 创建一个n * k的默认值矩阵
	embedding_w = tf.get_variable('embedding_w', [vocab_size, embedding_size
最低0.47元/天 解锁文章
深入理解TensorFlow中Embedding和One-Hot的区别
DkVhdl的博客
09-25 169
在TensorFlow中，Embedding和One-Hot是两种常用的向量表示方法，用于将离散的符号或类别转换为密集的实值向量。它们在自然语言处理（NLP）等领域中广泛应用。本文将详细介绍Embedding和One-Hot的区别，并提供相应的源代码示例。
Tensorflow embedding小笔记
xiaoguaishou21509的博客
04-02 2749
参考：https：//blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76095118 嵌入实际上是一种函数映射，将id或者词映射成一个向量，利用这个向量来表示一些特征，用于学习。 embeddings = tf.Variable( tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0)...
Tensorflow Embedding Layer
weixin_40954495的博客
02-24 430
Embedding的table是可以训练的。当然也可以是是fixed或者用pre-defined的word vector，例如使用GloVe(https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)作为初始的参数（注意：weights已经deprecated。现在用embedding_intiator）。 以下摘自官网（https://www.tensorflow.o...
[TensorFlow]Embedding Layer 和 GlobalAveragePooling1d Layer原理及作用
baidu_38546192的博客
08-06 2695
[TensorFlow]Embedding Layer 和 Globalaveragepooling1d Layer原理及作用前言GlobalAveragePooling1D 的作用和原理Embedding 的作用Embedding 的原理 前言 序列模型主要针对文字，音乐，语言等这种上下文关系比较强的输入数据进行分类、预测工作。但是这类数据有一个很值得关注的问题：不同的元素之间并不是孤立的，而是存在复杂关系的。比如，“我很好”，"我很棒"中，"棒"和"好"可能是意义相近的。再比如，主语之后一般会加谓语，这
TensorFlow2中Embedding层的使用(tf.keras.layers.Embedding)
鹏啊鹏
04-10 6711
文章目录1 简介参数2 示例一2.1数据准备2.2 模型搭建与测试2.3 查看结果3 示例二 1 简介 嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如==[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]== Embedding层只能作为模型的第一层 tf.keras.layers.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regu
tf.keras.layers.Embedding 嵌入层 示例
weixin_44493841的博客
11-23 1611
import tensorflow as tf import numpy as np 将正整数（索引）转换为固定大小的密集向量。此层只能用作模型中的第一层 embedding = tf.keras.layers.Embedding(1000, 64, input_length=10) print(embedding) <tensorflow.python.keras.layers.embeddings.Embedding object at 0x000001F3B4355EB0> in
Tensorflow Embedding层
weixin_42272768的博客
01-25 4037
Tensorflow的Embedding层实际功能就是完成从一个数组到另外一个数组的映射。比如数组x=[0,2,1,0,1,0]，经过下面的Embedding层后，得到的输出为： import tensorflow as tf x = [0,1,1.2,0.4,1,0,2] model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(3, 2, input_length=7))#输入维，输出维 model.compile('rmspro
Tensorflow实现LSTM详解.pdf
05-13
**TensorFlow LSTM 实现详解** LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别设计用于处理序列数据中的长期依赖性问题。在TensorFlow中，我们可以使用`tf.nn.rnn_cell`模块来构建和操作...
采用BiLSTM+CRF模型的中文命名实体识别（基于keras实现和tensorflow实现）
05-22
首先，需要构建输入层、嵌入层（embedding layer）、双向LSTM层，然后添加CRF层。Keras的便利在于其易于使用的API，使得构建这样的复杂模型变得简单。同时，可以使用内置的损失函数和优化器进行训练，并通过评估指标...
embedding层_tensorflow中的Embedding操作详解
weixin_39835321的博客
11-30 2855
注：欢迎关注本人分享有关个性化推荐系统公众号：Tiany_RecoSystem参考链接：https://www.jianshu.com/p/677e71364c8eembedding大家都不陌生，在我们的模型中，只要存在离散变量，那么一般都会用到embedding操作。今天这篇，我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。先大致给一个词向量的形象含义解释：用词向量表示词，就是把字典中的...
手撕Transformer之Embedding Layer
xxue345678的博客
09-25 1069
嵌入层Embedding Layer的目标是使模型能够更多地了解单词、Tokens或其他输入之间的关系。如下所示：在自然语言处理中，标记Tokens可能来自于包含章节、段落或句子的数据语料库。这些数据会以各种方式被分解成更小的片段，但最常见的tokenization方法是按单词进行Token化。语料库中的所有单独单词构成了词汇表。词汇表中的每个单词都会被分配一个整数，因为这样便于计算机处理。分配这些整数有多种方法，但最简单的方法还是按字母顺序分配。
Tensorflow 之 embedding（一）
jack_jmsking的专栏
09-06 2万+
Tensorflow 之 embedding（一） 目录 1. embedding的含义 2. tensorflow中embedding实现流程 3. embbeding中如何进行查表 4. 如何训练得到embedding表 一、embedding的含义 说一个常见的应用，例如在机器翻译应用中，当我输入中文 “我这是在干嘛了？”，然后需要将其翻译成英文，首先第一步你得需要让计算机知道...
TensorLayer 如何重复使用 variable
dhsig552的博客
08-25 4422
用 TensorFlow 比较多的同学，会发现 reuse variable 来建立模型 (graph) 有时候是必须的，比如建立RNN模型时，num_steps 在 training 和 testing 的时候往往是不同的。 以 dropout 为例： 在 testing 的时候，应该是关闭的。而在 training的时候是启用的。 TensorLayer 有2个简单的方法解决实现这
textCNN在tensorflow上的故事——记一个tf入门者的学习之路
就俩字，咱们要做精通，不做熟悉
07-01 1万+
背景这篇博客主要用来记录一个从不会tensorflow到第一个project（textCNN—中文短文本分类）正式开张的故事，用来与同样刚入门tf的童鞋交流，大神就不必看了
Embedding Layer的用处
图灵与对话
11-01 6734
Embedding Layer 是针对NLP的，将原始One-Hot编码的词（长度为词库大小）映射到低维向量表达，降低特征维数。 就是降低维度的用法。 在keras 代码中经常使用。
Tensorflow/Keras embedding 嵌入层
goddessblessme的博客
04-11 8783
是一个可学习层，用于学习单词或者其它以index标记的数据的编码（通常是向量编码） 为何需要这个层？普通的one-hot编码很难表示两个词之间的相关度，但通过可训练的embedding 层可以学习出两个词变量编码，且如果是相关的词，词向量之间具有更大的相关性。 ------ Keras： keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, outpu...
tensorflow embedding_lookup
04-11 1069
the idea of the neural network above is to supply our input target words as one-hot vectors.  Then, via a hidden layer, we want to train the neural network to increase the probability of valid context...
Tensorflow版TextCNN主要代码解析
u013818406的博客
04-07 2万+
上一篇转载了一些大规模文本分类的方法，其中就有TextCNN，这篇博客就主要解析一下Tensorflow版TextCNN的主要代码。 import tensorflow as tf import numpy as np class TextCNN(object): """ A CNN for text classification. Uses an embedding
解读tensorflow之rnn
热门推荐
slamer的专栏
09-02 9万+
from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。 本文研
Embedding Layer
最新发布
02-19
以下是 Python 中基于 TensorFlow/Keras 库创建一个简单的 embedding layer 并应用其于序列化整数列表的例子： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值