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

返回表示數字數據序列的特征列。

用法

tf.feature_column.sequence_numeric_column(
    key, shape=(1,), default_value=0.0, dtype=tf.dtypes.float32, normalizer_fn=None
)

參數

key 標識輸入特征的唯一字符串。
shape 每個序列 id 的輸入數據的形狀。例如：如果 shape=(2,) ，每個示例必須包含 2 * sequence_length 值。
default_value 與 dtype 兼容的單個值，用於將稀疏數據填充到密集 Tensor 中。
dtype 值的類型。
normalizer_fn 如果不是 None ，則應用可用於對 default_value 之後的張量值進行歸一化的函數進行解析。 Normalizer 函數將輸入 Tensor 作為其參數，並返回輸出 Tensor 。 (例如 lambda x:(x - 3.0) /4.2)。請注意，即使此函數最常見的用例是規範化，它也可用於任何類型的 Tensorflow 轉換。

一個SequenceNumericColumn。

拋出

TypeError 如果形狀中的任何維度不是 int.
ValueError 如果形狀中的任何維度不是正整數。
ValueError 如果 dtype 不能轉換為 tf.float32 。

例子：

temperature = sequence_numeric_column('temperature')
columns = [temperature]

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_numeric_column。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。