table.lookup(tf.constant(['a', 'b', 'c','d'])).numpy() 搭配动态embedding食用更佳。
通过tf.lookup模块，开发者能够更高效、灵活地处理类别型特征映射问题，简化模型的预处理流程，提高模型训练和部署的效率。
tf.lookup.StaticHashTable:通过给定的映射表,进行映射,如果没有找到,则返回默认值 tf.lookup.StaticVocabularyTable:通过给定的映射表,进行映射,如果没有找到,则会映射为 hash(<term>) % num_oov_buckets + vocab_size deflookup_demo():keys_tensor=tf.constant([b'hello',b'world'])vals_tensor=tf.constan...
tf.enable_eager_execution() keys_tensor = tf.constant([1, 2]) vals_tensor = tf.constant([3, 4]) input_tensor = tf.constant([[1, 5],[2,1]]) table = tf.lookup.StaticHashTable( tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys_tensor, vals_tensor), -1) print(table.lookup(input_tensor)) ...
7.17 lookup的数组用法, 视频播放量 1146、弹幕量 1、点赞数 11、投硬币枚数 6、收藏人数 25、转发人数 5, 视频作者 刘卓Excel函数, 作者简介 分享Excel函数公式和套路,vx公众号:刘卓Excel函数解析。有偿代写函数公式,PQ和VBA,欢迎咨询。年费答疑会员2000元。,相关视频
lookup( keys, dynamic_default_values=None, name=None ) 参数 keys 要查找的键。可以是任何形状的张量。必须与表的key_dtype 匹配。 dynamic_default_values 表中缺少键时使用的值。如果无(默认),则table.default_value将会被使用。的形状dynamic_default_values必须与table.default_value或查找结果张量。在后一...
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...
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。原理 假设一共有 个物体，每个物体有自己唯一的id，那么从物体的集合到 有一个trivial的嵌入，就是把它映射到 中的标准基，这种嵌入叫做 One-hot embedding/encoding . 应用中一...
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.lookup.StaticHashTable 本质是tensorflow 内置字典,在yolov3 tf代码中多次应用 def load_tfrecord_dataset(file_pattern, class_file, size=416): LINE_NUMBER = -1 # TODO: use tf.lookup.TextFileIndex.LINE_NUMBER class_table = tf.lookup.StaticHashTable(tf.lookup.TextFileInitializer( ...