feature_column

最新推荐文章于 2024-01-03 10:35:26 发布

师太，借个吻

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分类专栏：函数使用

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首先大家一定要记得神经网络能够处理什么数据类型，答案是数字类型，所以无论您的原始数据集是什么格式，最终都必须要转换成数字类型才能送入最终的model.tf官网提供了 feature_column包，就是为了将其它类型转换为数字类型的

feature_column是原始数据和estimator模型之间的桥梁，如下图所示：

feature_column使用方法见：tensorflow-summary/feature_column.ipynb at a3124345775583623f3ce985a1732012187c4009 · AlbertBJ/tensorflow-summary (github.com)

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TensorFlow Estimator 官方文档之----Feature column

黑暗星球

10-11

1万+

这个文档详细介绍了特征列（feature columns）的详情。可以将特征列看做raw data和Estimators间的介质。特征列非常丰富，使您可以将各种原始数据转换为Estimators可用的格式，从而可以轻松进行实验。在内置Estimators部分的教程中，我们训练了一个tf.estimator.DNNClassifier去完成Iris花的分类任务。在该例子中，我们只使用了numeri...

TensorFlow系列——feature_column特征工具说明

有信念，才能走的更远

05-16

3358

一、一些工具 1、三种本地打印输出非序列sequence数据的feature_column转换后的值的方法适用于TensorFlow1.x import tensorflow as tf from tensorflow.python.feature_column import feature_column_v2 as fc_v2 from tensorflow.python.feature_column import feature_column as fc # 注意：只有方式2会检查输入数据是否

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深入理解feature_column

kangshuangzhu的博客

03-08

2720

此前对觉得feature_column用起来非常抽象，所以一直不想用。但是迁移到tf2 以后发现很多场景不得不用，所以深入研究了一下。本文从tensorflow的源码入手，分析了featurecolumn的用法。首先就是这张老生常谈的图： feature_coumn的根父类是FeatureColumn，从FeatureColumn 派生出两个子类categorical column 和 dense column。然后衍生出途中最下面的其他的子类。 ...

[TensorFlow] Introducing TensorFlow Feature Columns

摩登都市天空---专栏

03-08

1108

Welcome to Part 2 of a blog series that introduces TensorFlow Datasets and Estimators. We're devoting this article tofeature columns—a data structure describing the features that an Estimator require...

feature columns

XianxinMao的博客

05-15

412

think of feature columns as the intermediaries between raw data and estimators. feature columns are very rich, enabling you to transform a diverse range of raw data into formats that estimators can us...

深度学习 - 26.TF TF2.x tf.feature_column 详解

BITDDD小栈

07-30

2378

一.引言上一篇文章Tensorflow - TF1.x VS TF2.x tf.feature_column介绍了 feature_column 在 TF1.x 与 TF 2.x 在使用上的区别，这里介绍一下 feature_column 中用到的特征列以及对应方法。二.feature_column 整体介绍 1.整体关系 feature_column 模块中包含下述9个函数，除 buketized_column 函数外，其他函数只能返回 Categorical Column 或 D....

feature_column_test.py

01-07

tf.feature_column 测试代码

利用tf.feature_column对tf_record进行特征加工

jiede1的博客

02-13

1211

最近在琢磨一个问题，DL模型读取数据的形式是向量，那么假使存储数据格式为tfrecord。在这种情况下，有几个问题需要解决。需要将里面的数据转换为向量。并且在转换的过程中，会使用feature column的api来进行一些特征加工，比如one-hot。同时，测试集的数据也要转换为同样的向量格式。最后，在线上serving的时候，从后端获取的数据为float或者string形式，也要进行同样的特征加工，才能被送进模型进行预测。为了解决上面三个点，笔者思考了下具体实现( tf 版本是1.9.0.

tensorflow2,keras,feature_column查看中间结果

qq_40450969的博客

01-03

465

在定义特征列时，你会创建一个特征列列表（在示例中为`feature_columns`），这个列表包含了所有需要进行转换的特征列。`DenseFeatures` 层会接收每一列特征的输入，并根据定义的特征列进行转换。转换的顺序是由TensorFlow框架内部管理的，不一定和用户定义的列表顺序相对应。转换操作与特征列在列表中的位置无关，它们通常是并行执行的。在TensorFlow中，`tf.feature_column` 的定义顺序并不会影响其在模型中的执行顺序或输出结果的排列顺序。

Tensorflow特征工程-feature_column特征列

数据之美的博客

10-30

1893

在tensorlow中训练模型之前需要将原始数据转换成能输入模型的格式，而feature_column就扮演着这种角色。 # 引入feature_column包 import tensorflow as tf import tensorflow.feature_column as fc 下面我们来看下常见的训练数据格式，并在feature_column中找到.

Java中的BigInteger类与BigDecimal类，细解，带例题

12-22

BigInteger （大整数类）使用时导包：java.math.BigInteger 作用：可以使用BigInteger操作大整数，也可以转换进制。如果在操作的时候一个整型数据已经超过了整数的最大类型长度long的话，则此数据就无法装入，所以，此时要使用BigInteger类进行操作。这些大数都会以字符串的形式传入。一、常用构造方法： 1. BigInteger(int numBit，Random rnd) 构造一个随机生成的 BigInteger，它是在 0 到 (2^numBits – 1)（包括）范围内均匀分布的值。 eg: 生成五个范围在0 到 (2^1000 – 1)的随机整

tf.feature_columns api

JustForFun的博客

10-19

838

tf.feature_columns api 对官方的api进行了下简单的整理，方便一次性看，内容基本都是搬自tensorflow的官方api，大家可以到tensorflow官方api上查看更加详细的内容。 tensorflow的特征处理api tensorflow提供了feature_columns api来处理特征，基本上涵盖了我们所有使用到的特征类别，下面一一简单列举。 Bucketized...

Tensorflow -- feature_column

Harrytsz的博客

03-16

1695

特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。 1. 特征列用法使用特征列可以将类别型特征转换为 one-hot 编码特征，将连续型特征构建成分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等。要创建特征列，请调用 tf.feature_column 模块的函数。该模块中常用的九个函数如下图所示，所有九个函数都会返回一个 Categorical-Column 或一个 Dense-Column 对象，但却不会返回 bucketized_column，后者继承至这两个类。注意：所

《视觉SLAM十四讲》特征点知识图谱总结

weixin_41855010的博客

10-21

971

SLAM中有很多英文缩写的概念（acronym），第一次接触的时候会比较抽象，下面就对特征点部分的名词进行总结，方便之后的复习：一、特征点（FeaturePoint）可以理解成图像中有特点的点，容易被人或机器识别出来，比如角点、边缘、区块等等，下图总结了特征点的分类情况；特征点包含关键点和描述子两种信息，关键点记录了这个点在图像中的位置，描述子则通过把这个点的更多信息（比如方向、大小等等）记录到一个向量当中。二、人工特征点研究人员设计了许多更加稳定的图像特征，SIFT、ORB和SURF是其中比

tensorflow.feature_column

sinat_24091225的博客

11-10

343

1. 数值列：tf.feature_column.numeric_column 用于dense特征，可指定该特征的数值类型为float64等（默认为float64），也可指定该特征是一个10维向量或矩阵。 # Represent a tf.float64 scalar. numeric_feature_column = tf.feature_column.numeric_column(key="SepalLength",dtype=tf.float64) # Represent a 10-elem

Feature_col

zhangbaoanhadoop的博客

08-22

876

import tensorflow as tf from tensorflow.python.estimator.inputs import numpy_io import numpy as np import collections from tensorflow.python.framework import errors from tensorflow.python.platform im...

tensorflow feature_column详解

热门推荐

未来战警

06-03

1万+

关于 feature_column官网说的还比较少，其它说明大多数都是直接翻译官网解释，很明显，达不到效果，现在对feature_column进行说明，更详细的说明，可以参照github： https://github.com/AlbertBJ/tensorflow-summary 此外，我还对 estimator进行了总结以及如何使用的例子，github: https:...

特征处理之tf.feature_column

qq_43283527的博客

02-09

1785

feature_column 整体介绍特征数据主要分为categorical和dense两类，可以使用tf.feature_column做相关的处理，它通过对特征处理将数据输入网络中。 1.1 功能介绍：用户 API 返回值离散数值列 numeric_column 数值指标列 indicator_column one/multi hot emb嵌入列 embedding_column embedding(N) 分桶列 bucketized_column one-hot

Tensorflow.feature_column的总结

anshuai_aw1的博客

03-24

5230

一、简介 tensorflow提供了一个功能强大的特征处理函数tf.feature_column，feature columns是原始数据与estimator之间的过程，其内容比较丰富，可以将各种各样的原始数据转换为estimator可以用的格式。特征数据主要包括categorical和dense(numeric或者continuous)两类，处理方法是使用tensorflow中的feature...

C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\python.exe C:/Users/ggbond/Desktop/基于深度学习的中文语音识别系统(完整代码+报告+毕业设计)/deepspeechrecognition/test.py 2025-03-17 00:57:49.368113: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-03-17 00:57:50.202278: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ggbond\Desktop\基于深度学习的中文语音识别系统(完整代码+报告+毕业设计)\deepspeechrecognition\test.py", line 4, in <module> import tensorflow as tf File "C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 49, in <module> from tensorflow._api.v2 import __internal__ File "C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\__internal__\__init__.py", line 13, in <module> from tensorflow._api.v2.__internal__ import feature_column File "C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\__internal__\feature_column\__init__.py", line 8, in <module> from tensorflow.python.feature_column.feature_column_v2 import DenseColumn # line: 1777 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\feature_column\feature_column_v2.py", line 38, in <module> from tensorflow.python.feature_column import feature_column as fc_old File "C:\Users\ggbond\AppData\Local\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\feature_column\feature_column.py", line 41, in <module> from tensorflow.python.layers import base File "C:\Users\ggbond