tensorflow embedding_lookup用法 tf.nn.embedding_lookup用法解釋

tf.nn.embedding_lookup用法解釋
tf.nn.embedding_lookup用法解釋 Posted on 2018-09-23 Edited on 2019-12-13 Disqus: tf.nn.embedding_lookup( params, ids, …),主要使用params, ids兩個參數,函數的功能是從params中挑出索引為ids 的元素,并返回一個張量
簡單的Seq2Seq實現作對聯 - 天善智能:專注于商業智能BI和數據分析,大數據領域的垂直社區平臺
字詞的向量表示
然后我們需要對批數據中的單詞建立嵌套向量,TensorFlow提供了方便的工具函數。 embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs) 好了,現在我們有了每個單詞的嵌套向量,接下來就是使用噪聲-比對的訓練方式來預測目標單詞。
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有哪些相見恨晚的 TensorFlow 小技巧?
6. 快速 lookup小型embedding matrix tf.nn.embedding_lookup能夠靈活處理大型的embedding matrix,但當實際需要的embedding matrix較小時,則可以直接使用tf.gather快速實現同樣的lookup效果。7. 邪惡的map_fn 熟悉functional programming的朋友們都知道

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python
Tensor (“embedding_lookup:0″, shape =(128, 2, 64), dtype = float32) 通常,在訓練模型之前檢查所有張量的形狀是很好的。 我正在嘗試一個不符合預期的操作。

tensorflow學習:使用tensorflow實現word embedding …

建模角度理解word embedding及tensorflow實現 Load pretrained word embedding into Tensorflow model Load Pretrained Word2Vec Embedding in Tensorflow Tensorflow學習(一)–使用TensorFlow實現線性回歸 tensorflow學習筆記–embedding_lookup()用法 從零

基于TensorFlow用卷積神經網絡做文本分類
tf.nn.embedding_lookup 創建了實際的嵌入操作,輸出結果是3D張量,形如[None, sequence_length, embedding_size] TensorFlow的卷積操作 conv2d 接收4維張量[batch, width, height, channel],而我們的嵌入結果沒有通道維,所以手動加一個變成[None, sequence_length, embedding, 1]。

遞歸神經網絡
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python中的lookup函數,求解作用是什么-CSDN論壇

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TensorFlow 運算融合
舉例來說,我們考慮一個定義為實現嵌入向量查找的復合運算。它映射到 TensorFlow Lite 中的融合運算。 @tf.function( experimental_implements=”embedding_lookup”) def EmbFprop(embs, ids_vec): “””Embedding forward prop.

Tensorflow
其實不談tensorflow,只是說日常數學中的variable這種東西,其是不停改變的 但是 其總歸也還是有個初值的,這也正是tensorflow中 無論是tf.Variable還是tf.get_variable都有著initializer或者initial_value,用來給他們初始化設置一個初始值來用,這里就順帶來談一下

embedding_Embedding
[tf.nn.embedding_lookup函數原理?] [求通俗講解下tensorflow的embedding_lookup接口的意思?] [tf.nn.embedding_lookup] [what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do] 某小皮 詞嵌入有其它很多方法如word2vec,bert等,embedding lookup只是其中一種。

【Vector Representations of Words 】教程_學習_資料
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