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 ?