熱啟動的詞匯信息。
用法
tf.estimator.VocabInfo(
new_vocab, new_vocab_size, num_oov_buckets, old_vocab, old_vocab_size=-1,
backup_initializer=None, axis=0
)
有關使用 VocabInfo 進行熱啟動的示例,請參閱tf.estimator.WarmStartSettings
。
Args:new_vocab:[必需] 新詞匯文件的路徑(與要訓練的模型一起使用)。 new_vocab_size:[必需] 一個整數,表示將在訓練中使用多少新詞匯表條目。 num_oov_buckets:[必需] 一個整數,指示有多少 OOV 桶與詞匯表相關聯。 old_vocab:[必需] 舊詞匯文件的路徑(用於熱啟動的檢查點)。 old_vocab_size:[可選] 一個整數,指示在創建檢查點時使用了多少舊詞匯表條目。如果未提供,將使用整個舊詞匯表。 backup_initializer:[可選] 變量初始化器,用於對應於新詞匯條目和 OOV 的變量。如果未提供,這些條目將被零初始化。 axis:[可選] 表示詞匯表對應的軸。默認值 0 對應於最常見的用例(二進製分類/回歸的嵌入或線性權重)。軸 1 可用於熱啟動具有類詞匯的輸出層。
返回:VocabInfo
,表示熱啟動的詞匯信息。
引發:ValueError:axis
既不是 0 也不是 1。
Example Usage:
embeddings_vocab_info = tf.VocabInfo(
new_vocab='embeddings_vocab',
new_vocab_size=100,
num_oov_buckets=1,
old_vocab='pretrained_embeddings_vocab',
old_vocab_size=10000,
backup_initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(
mean=0.0, stddev=(1 / math.sqrt(embedding_dim))),
axis=0)
softmax_output_layer_kernel_vocab_info = tf.VocabInfo(
new_vocab='class_vocab',
new_vocab_size=5,
num_oov_buckets=0, # No OOV for classes.
old_vocab='old_class_vocab',
old_vocab_size=8,
backup_initializer=tf.compat.v1.glorot_uniform_initializer(),
axis=1)
softmax_output_layer_bias_vocab_info = tf.VocabInfo(
new_vocab='class_vocab',
new_vocab_size=5,
num_oov_buckets=0, # No OOV for classes.
old_vocab='old_class_vocab',
old_vocab_size=8,
backup_initializer=tf.compat.v1.zeros_initializer(),
axis=0)
#Currently, only axis=0 and axis=1 are supported.
```
Attributes
`new_vocab`
A `namedtuple` alias for field number 0
`new_vocab_size`
A `namedtuple` alias for field number 1
`num_oov_buckets`
A `namedtuple` alias for field number 2
`old_vocab`
A `namedtuple` alias for field number 3
`old_vocab_size`
A `namedtuple` alias for field number 4
`backup_initializer`
A `namedtuple` alias for field number 5
`axis`
A `namedtuple` alias for field number 6
相關用法
- Python tf.estimator.TrainSpec用法及代碼示例
- Python tf.estimator.LogisticRegressionHead用法及代碼示例
- Python tf.estimator.MultiHead用法及代碼示例
- Python tf.estimator.PoissonRegressionHead用法及代碼示例
- Python tf.estimator.WarmStartSettings用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.stop_if_lower_hook用法及代碼示例
- Python tf.estimator.RunConfig用法及代碼示例
- Python tf.estimator.MultiLabelHead用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.stop_if_no_increase_hook用法及代碼示例
- Python tf.estimator.BaselineEstimator用法及代碼示例
- Python tf.estimator.DNNLinearCombinedEstimator用法及代碼示例
- Python tf.estimator.Estimator用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.LinearSDCA用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.RNNClassifier用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook用法及代碼示例
- Python tf.estimator.LinearRegressor用法及代碼示例
- Python tf.estimator.LinearEstimator用法及代碼示例
- Python tf.estimator.DNNClassifier用法及代碼示例
- Python tf.estimator.BaselineClassifier用法及代碼示例
- Python tf.estimator.experimental.stop_if_higher_hook用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.estimator.VocabInfo。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。