Tensorflow embedding小笔记

最新推荐文章于 2025-07-16 16:26:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-16 16:26:14 发布 · 2.7k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#Ëembedding #Ťtensorflow

本文介绍了TensorFlow中的embedding技术，它将词或ID映射为向量，用于特征表示。通过embedding_lookup进行词向量查找，其向量是训练过程中的可学习参数。在分类模型中，embedding用于记忆高维ID特征，并且可以使用item embedding替代ID特征以解决稀疏性问题。

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

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))
embed = tf.nn
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Tensorflow实现Embedding Layer
hustqb的博客
06-03 2025
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('emb
TensorFlow 2.0 学习笔记
happylls666的博客
12-08 777
tensorflow学习笔记
Tensorflow Embedding Layer
weixin_40954495的博客
02-24 444
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...
[TensorBoard]PyTorch 中 TensorBoard 的全方位使用指南：从入门到实战（附完整 MNIST 代码案例）
最新发布
qq_75276144的博客
07-16 902
本文介绍了TensorBoard可视化工具在PyTorch框架下的应用，通过MNIST数字识别案例演示了其核心功能。主要内容包括：1）通过SummaryWriter记录训练日志；2）使用add_graph可视化模型结构；3）利用add_image展示训练样本；4）通过add_scalars跟踪损失和准确率等指标。文章提供了完整的可运行代码，包含数据预处理、模型训练、验证和测试流程，并自动创建项目目录结构。案例展示了如何利用TensorBoard监控训练过程、分析模型性能，帮助开发者更直观地理解模型行为和数据
tensorflow 实现条件embedding
sc_lujun的博客
10-14 506
最近在复现一篇论文，其中需要条件embedding。具体的要求为：如果某个词汇为主题词，那么该词的embedding是在主题词汇表，否则就在总的词汇表中。 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np #总的词汇表与主题词汇表的映射关系，如[11,1]，11表示词汇在总的词汇表的index，1表示在主题词汇表中的index。 a=tf.const...
[TensorFlow]Embedding Layer 和 GlobalAveragePooling1d Layer原理及作用
baidu_38546192的博客
08-06 2750
[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
embedding层_tensorflow中的Embedding操作详解
weixin_39835321的博客
11-30 2903
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...
深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（十二）——Embedding，LSTM，GRU
m0_58586235的博客
03-19 1291
Embedding，LSTM简介及如何实现股票预测，GRU简介及如何实现股票预测
Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（Embedding Visualization）
Laurenitum0716的博客
01-07 2500
Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（Embedding Visualization） 前序 — 前文中，我们说了过拟合现象，通过Dropout的方法进行缓解。 — 今天是我们三层全连接神经网络的最后一篇博文，我们先来回忆一下这一系列我们做了些什么： 单层神经网络 —> 三层神经网络 —> 交叉熵函数 —> Optimizer —&gt...
【推荐系统】Embedding + MLP tensorflow特征处理 + 模型搭建实战 笔记
m0_51933492的博客
09-14 1676
Embedding：将经过独热编码过后的类别型特征向量化从而生成稠密特征MLP：将稠密特征输入多层神经网络去拟合得到最优结果。
tensorflow 9. 参数解析和经典入口函数tf.app.run
yuanlulu的博客
10-07 2402
概述 本文总结两种参数解析的接口，一种是python的参数解析包自带的功能，使用时需要import argparse。另一类是tensorflow自带的功能，解析时import tensorflow就行了。 python中的参数解析 parse_known_args的例子 tensorflow下的一个例子 tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep...
TensorFlow2中Embedding层的使用(tf.keras.layers.Embedding)
鹏啊鹏
04-10 6947
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 1684
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 2.0 正式版教程】词嵌入（word embedding）与GLoVe
Apm__5的博客
12-06 1079
这篇教程来讲解自然语言处理中的word embedding的实现。 简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。这其中的过程包括由 ...
tensorflow基础知识10，三维可视化embedding
iamcfb_的博客
02-10 1477
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector #导入一个projector的包 #载入数据集 mnist=input_data.read_data_set...
Java使用tensorflow向量库_tensorflow训练词向量
weixin_35840387的博客
02-26 434
tf_w2v_sg_demo.py# -*- coding: utf-8 -*-import timeimport numpy as npimport tensorflow as tfimport randomfrom collections import Counter# 2加载数据#with open('data/Javasplittedwords',encoding='utf-8') as ...
tensorflow中embedding计算原理
h2728677716的博客
05-02 1608
# vocab_size:词表数量 # embedding_dim: 词嵌入后维度 tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) 假设有一句话，I love you vocab_size：我们传入的词表大小是1000， embedding_dim：embedding后的维度256。 先将 I love you 这三个词对应的索引(1行3列)传入Embedding层 那么embedding会先将这1行三列的索引转换成One-hot编码.
学习word2vec 的一些积累
AlanxZhang的博客
10-09 369
在看代码的时候想多一下Word2vec，感觉确实比较难，就记录一下，以免忘掉。 一、word2vec是什么东西，他能干什么 根据wrd2vec的定义，他是一种基于基于语言模型的一种词嵌入（word embending）技术， 词嵌入(word embending)又叫做词向量 词向量：用Distributed Representation表示词，通常也被称为（Word Representation）或（Word Embedding）。因为语言是不能被计算机所识别的，而计算机能识别的是二进制编码0,1
Tensorflow Embedding层
weixin_42272768的博客
01-25 4051
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
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