tf.nn.embedding_lookup

最新推荐文章于 2021-05-20 18:05:16 发布
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分类专栏： CNN-tensorflow

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tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embedding data中的对应的行下的vector。

TensorFlow-tf.nn.embedding_lookup()函数解析
小硕算法工程师
03-01 340
tf.nn.embedding_lookup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函数以及对嵌入表示的理解
sinat_36618660的博客
08-15 1341
假设有一组分类,总共有5个类别,我们对所有类别进行one-hot(哑编码),则编码后[1,0,0,0,0]为类别1,[0,1,0,0,0]为类别2,[0,0,1,0,0]为类别3,[0,0,0,1,0]为类别4,[0,0,0,0,1]为类别5.若类别过多,该如何处理?我们用one-hot表示,就有可能使得训练参数过于庞大,而且不能表示不同类别之间的相似度,于是我们想到了嵌入(Embeding)方式...
tf.nn.embedding_lookup 举例说明，简单易懂
toretto_ana的博客
03-13 325
#tf.nn.embedding_lookup:可以把这个函数的数据切片原理想象成numpy的花式索引。 #index_1 = tf.Variable([1, 2, 3, 0], tf.int32)，以这个为例，就是按顺序，逐行取出a矩阵中第2,3,4,1,行 #index_2 = tf.Variable([[1, 2, 3, 0], [4, 1, 3, 3], [4, 1, 3, 3]], t...
TensorFlow：函数tf.nn.embedding_lookup
zyy_DL的博客
07-24 323
功能：根据input_ids中的id，寻找embeddings中的第id行，即选取一个张量里面索引对应的元素 tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) 参数 ...
tf.nn.embedding_lookup()
qq_36521174的博客
05-14 124
tf.nn.embedding_lookup()的用途主要是选取一个张量里面索引对应的元素 tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) params：由一个tensor或者多个tensor组成的列表(多个tensor组成时，每个tensor除了第一个维度其他维度.
tf.nn.embedding_lookup函数
hscoder的博客
11-16 555
tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None)简单的来讲，就是将一个数字序列ids转化成embedding序列表示。 假设params.shape=[v,h], ids.shape=[m], 那么该函数会返回一个shape=
tf.nn.embedding_lookup（）函数
简简单单
03-11 922
一、tf.nn.embedding_lookup（） 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。 二、代码 import tensorflow as tf import numpy as np input_ids = t...
学习tensorflow函数用法（二）(tf.nn.embedding_lookup)
雷咖啡的博客
10-22 333
import numpy as np import tensorflow as tf c = np.random.random([5,8])#[vocab_size,embedding_size] embedding = tf.Variable(c) b = tf.nn.embedding_lookup(embedding, [[1,3],[2,4]])#[batch_size,sentence...
Tensorflow - 拿捏 tf.nn.embedding_lookup && tf.nn.embedding_lookup_sparse
BITDDD小栈
05-20 2010
一.引言 前面提到Wide & Deep中涉及到类别特征的 embedding，文中的 embedding 是由 Embedding 层得到，实际应用场景中，也可以从预训练的模型中加载已知 id 的 embedding，例如可以从矩阵分解获取 user-item 的向量，也可以通过 Word2vec 预训练的到语义的embedding 等等，embedding_lookup 相关函数可以看作是一个字典，给定对应特征的 id，从中获取 id 对应的 embedding 并做后续处理。 二...
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