数据挖掘爱好者

import tensorflow as tf print(tf.__version__) list_arr = [9, 8, 6, 5] value_arr = [0, 1, 2, 3] tf_look_up = tf.constant(list_arr, dtype=tf.int64) tf_value_arr = tf.constant(value_arr, dtype=tf.int64) table = tf.contrib.lookup.HashTable(tf.contrib.lookup.

import tensorflow as tf #生成10*5的张量 p=tf.Variable(tf.random_normal([10,5])) # 模拟两个样本中的2个稀疏字段的embedding，有4个元素1，3，2，4 b = tf.nn.embedding_lookup(p, [[1, 3],[2,4]]) # b 的维度是2 * 2 * 5 ，batch=2 ，field s...

import tensorflow as tf # 2 * 2 * 2 的embedding 矩阵 ， 一个batch，每个样本有f个字段，每个字段有k维 # 那么矩阵的大小就是batch * f * k embedding_index = tf.constant([[[0.1,0.2], [0.3,0.2]], ...