回到最开始的问题，tf.nn.embedding_lookup函数就是使用图1的原理，用查表来替换one_hot编码而已。代码...
以文本嵌入(Embedding)为例,tf.nn.embedding_lookup()函数的目的是在嵌入矩阵中执行查找并返回单词的嵌入(或简单地说是矢量表示)。 一个简单的嵌入矩阵(形状:vocabulary_size x embedding_dimension)如下所示。 (即,每个单词将由一个数字向量表示;也就是word2vec) 嵌入矩阵 the0.4180.24968-0.412420.12170.34527-0....
实际上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。 importnumpyasnpimporttensorflowastfdata=np.array([[[2],[1]],[[3],[4]],[[6],[7]]])data=tf.convert_to_tensor(data)lk=[[0,1],[1,0],[0,0]]lookup_data=tf.nn.embedding_lookup(data,lk)init...
embedding_lookup从字面意思上讲,就是查找对应的embedding,事实上,在深度学习模型中,我们一般要把输入的训练数据转化成模型输入的数据(比如一些分桶处理,把模型不能接收的数据转化成模型能处理的数据等),这…
一.embedding_lookup embw1为10行,5列的值,可以理解为初初始化权重的embedding matrix的shape为(10,5),即这个单值离散特征(假设为item_id)有10个类别,embedding size为5. 假如feature1为feature1为一个序列(多值sparse特征),batch size为4,seq feature的length为3,经过embedding look up之后,变成为(4, 3, 5...
假设embw1为一个10行5列的矩阵，即表示一个拥有10个类别的单值离散特征（例如商品ID）的初始化权重嵌入矩阵，嵌入大小为5。如果feature1是一个序列多值稀疏特征，批量大小为4，序列特征长度为3，经过嵌入查找后，转换为(4,3,5)的张量。这种方法在DIN源码中有所应用。如果feature2是单值稀疏特征，批量...
tf.nn.embedding_lookup函数主要用于选取一个张量或者数组里对应元素的值,即输入一个索引,输出该索引对应的值。 先看看参数 defembedding_lookup(params, ids, partition_strategy="mod", name=None, validate_indices=True,# pylint: disable=unused-argumentmax_norm=None): ...
tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None) 作用:Looks up ids in a list of embedding tensors:也就是说在参数params中查找ids所对应的表示,如果这样的叙述并不清楚,那么参考下边这个简单的例子。
tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None) 作用:Looks up ids in a list of embedding tensors:也就是说在参数params中查找ids所对应的表示,如果这样的叙述并不清楚,那么参考下边这个简单的例子。
tf.nn.embedding_lookup函数主要目的是依据ids从params矩阵中选取对应的向量行。ids作为参数，必须为整数类型，用于指明参数矩阵中的行索引。此函数实现方式简化为tf.gather(params, ids)，通过此操作直接获取所需向量。进一步解析函数参数，除了ids外，还有一个max_norm参数。当max_norm参数设置为None时，...