Que fait la fonction tf.nn.embedding_lookup ?

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tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy="mod", name=None) 

Je ne comprends pas le devoir de cette fonction. Est-ce comme une table de correspondance ? Ce qui veut dire retourner les paramètres correspondant à chaque id (dans ids) ?

Par exemple, dans le modèle skip-gram si on utilise tf.nn.embedding_lookup( embeddings, train_inputs), puis pour chaque train_input il trouve l'incorporation correspondante ?

Nous espérons que cet article vous a aidé à résoudre le problème. Outre Que fait la fonction tf.nn.embedding_lookup ?, consultez d'autres sujets liés à __del__.

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Au fait, ce matériel est également disponible dans d'autres langues:



Ken Innsbruck

Massachussetts | 2022-11-28

Je me préparais pour mon entretien de codage, merci de clarifier ceci - Que fait la fonction tf.nn.embedding_lookup ? en Python n'est pas le plus simple. J'espère juste que ça n'émergera plus

Boris Zelotti

Texas | 2022-11-28

C'est simple et clair. Merci de partager. Que fait la fonction tf.nn.embedding_lookup ? et autres problèmes avec __del__ ont toujours été mon point faible 😁. Je ne suis pas sûr que ce soit la meilleure méthode

Xu Williams

Abu Dhabi | 2022-11-28

C'est simple et clair. Merci de partager. Que fait la fonction tf.nn.embedding_lookup ? et autres problèmes avec mean ont toujours été mon point faible 😁. Je reviendrai demain avec des commentaires

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