que a função tf.nn.embedding_lookup faz?

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

Não consigo entender o dever desta função. É como uma tabela de pesquisa? O que significa retornar os parâmetros correspondentes a cada id (em ids)?

Por exemplo, no modelo skip-gram se usarmos tf.nn.embedding_lookup( embeddings, train_inputs), então para cada train_input ele encontra a incorporação correspondente?

Esperamos que este artigo tenha ajudado você a resolver o problema. Além de que a função tf.nn.embedding_lookup faz?, confira outros tópicos relacionados a __del__.

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A propósito, este material também está disponível em outros idiomas:



Javier Galleotti

Boston | 2022-11-28

Eu estava me preparando para minha entrevista de codificação, obrigado por esclarecer isto - que a função tf.nn.embedding_lookup faz? em Python não é o mais simples. Verificado ontem, funciona!

Xu Robinson

Massachussetts | 2022-11-28

Talvez haja outra resposta? O que que a função tf.nn.embedding_lookup faz? significa exatamente?. Só não tenho certeza se é o melhor método

Davies Krasiko

New York | 2022-11-28

De forma simples e clara. Obrigado por compartilhar. que a função tf.nn.embedding_lookup faz? e outras questões com __del__ sempre foi meu ponto fraco 😁. Retornarei amanhã com feedback

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