Python tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_identity用法及代碼示例

返回表示整數序列的特征列。

用法

tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_identity(
    key, num_buckets, default_value=None
)

參數

key 標識輸入特征的唯一字符串。
num_buckets 輸入範圍。即，輸入預計在 [0, num_buckets) 範圍內。
default_value 如果 None ，此列的圖形操作將因超出範圍的輸入而失敗。否則，此值必須在 [0, num_buckets) 範圍內，並將替換超出範圍的輸入。

一個SequenceCategoricalColumn。

拋出

ValueError 如果num_buckets 小於一。
ValueError 如果 default_value 不在 [0, num_buckets) 範圍內。

將此傳遞給 embedding_column 或 indicator_column 以將序列分類數據轉換為密集表示，以輸入到序列 NN，例如 RNN。

例子：

watches = sequence_categorical_column_with_identity(
    'watches', num_buckets=1000)
watches_embedding = embedding_column(watches, dimension=10)
columns = [watches_embedding]

features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
sequence_feature_layer = SequenceFeatures(columns)
sequence_input, sequence_length = sequence_feature_layer(features)
sequence_length_mask = tf.sequence_mask(sequence_length)

rnn_cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(hidden_size)
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(rnn_cell)
outputs, state = rnn_layer(sequence_input, mask=sequence_length_mask)

相關用法

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.feature_column.sequence_categorical_column_with_identity。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。