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1.作用

将sparse/categrical特征转化为dense 向量。one-hot产生的向量，易造成数据的稀疏化，对于推荐系统而言，大维度的稀疏数据对于结果的影响较大，因此我们考虑使用embedding_column，来对数据进行压缩。

输入：

categorical_column一个CategoricalColumn创建由categorical_column_with_*功能。此列产生稀疏的ID为输入给嵌入查找。
dimension一个整数，指定嵌入的尺寸，必须> 0。
combiner如何指定一个字符串，以减少是否有单排多个条目。目前，“mean”，“sqrtn”和“sum”的支持，以“sqrtn”的默认值。 “sqrtn”经常取得了较好的精度，特别是与袋的词列。此每一个都可以被认为是在列水平归一化。欲了解更多信息，请参见tf.embedding_lookup_sparse 。
initializer在嵌入变量初始化所使用的变量的初始化功能。如果未指定，默认为truncated_normal_initializer均值0.0和标准偏差1/sqrt(dimension) 。
ckpt_to_load_from字符串代表关卡名称/从中还原列权重模式。如果需要的话tensor_name_in_ckpt不None 。
tensor_name_in_ckpt该名Tensor在ckpt_to_load_from从中恢复列权重。如果需要的话ckpt_to_load_from不None 。
max_norm如果不是None ，嵌入值L2-归到这个值。
trainable无论嵌入是能够接受训练。默认为True。
use_safe_embedding_lookup如果为真，使用safe_embedding_lookup_sparse而不是embedding_lookup_sparse。 safe_embedding_lookup_sparse确保没有空行和所有的权重和IDS是在额外的计算成本为代价的正面。这仅适用于秩2（N×M个）形状的输入张量。默认为真，认为如果不需要上述检查关闭。注意，具有空行不会触发任何错误，虽然输出结果可能是0或省略。

输出：

每一个类别生成一个dense的向量。

2.例子

import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
#特征数据
features = {
    'department': ['sport', 'sport', 'drawing', 'gardening', 'travelling'],
}
#特征列
department = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('department', 10, dtype=tf.string)
print "—————1—————"
# print columns
columns = tf.feature_column.embedding_column(department, dimension=10)
#输入层（数据，特征列）
inputs = tf.feature_column.input_layer(features, columns)
#初始化并运行
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(tf.tables_initializer())
sess.run(init)

v=sess.run(inputs)
print(v)

输出：

[[ 0.53917825  0.12470714  0.36257058 -0.27178663  0.22339591 -0.07271086
   0.06099864  0.520078   -0.33505204 -0.11995942]
 [ 0.53917825  0.12470714  0.36257058 -0.27178663  0.22339591 -0.07271086
   0.06099864  0.520078   -0.33505204 -0.11995942]
 [ 0.02904907  0.47831646  0.32324752  0.48403072  0.26939172  0.38538367
  -0.03237799  0.07358446 -0.09673704 -0.45041117]
 [-0.26118422  0.36279836 -0.36552393  0.49025697 -0.34702778 -0.12992676
  -0.43512756  0.5454379  -0.3286348  -0.03985294]
 [ 0.02904907  0.47831646  0.32324752  0.48403072  0.26939172  0.38538367
  -0.03237799  0.07358446 -0.09673704 -0.45041117]]

3.thinking：跟tf.feature_column.shared_embedding_columns()函数有什么区别

官方文档给的解释：shared_embedding_columns跟embedding_column ，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。怎么理解共享权重？欢迎留言~

 

参考：

1.官方文档：https://www.tensorflow/versions/r1.15/api_docs/python/tf/feature_column/embedding_column

本文标签： 函数TFtensorflowembeddingcolumnfeaturecolumn

版权声明：本文标题：【TensorFlow】(四)tf.feature_column.embedding_column()函数 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dongtai/1729533700a1205138.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。