embedding_model配置

### 配置 Embedding Model 的相关设置 Embedding model 是一种用于将离散变量（如单词或类别）映射到连续向量空间的技术。这种技术在自然语言处理和其他领域中非常常见，因为它能够捕捉语义关系并简化模型输入。 #### 1. 输入层配置 为了使嵌入模型正常工作，需要定义一个合适的输入层来接收原始数据。这可以通过 `input_layer` 实现[^2]。以下是其主要功能和参数： - **features**: 这是一个字典结构的数据集，其中键对应于特征列的名字。 - **feature_columns**: 定义了如何解析这些特征。对于类别型特征，通常会使用 `embedding_column` 或者 `indicator_column` 来封装它们以便后续操作。 ```python import tensorflow as tf # 假设我们有一个名为 'category' 的类别特征 categorical_column = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list( key="category", vocabulary_list=["red", "green", "blue"]) embedded_column = tf.feature_column.embedding_column(categorical_column, dimension=8) feature_columns = [embedded_column] # 构建输入函数 def input_fn(): features = {"category": ["red", "green"]} labels = [1, 0] return tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(2) # 使用 DenseFeatures 层创建模型输入 dense_features = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns) ``` #### 2. TensorFlow 中的 Embedding Lookup 方法 TensorFlow 提供了几种方法来进行 embedding lookup 操作，最常用的是 `tf.nn.embedding_lookup` 函数[^3]。它允许通过指定 id 列表从预训练好的 embedding 矩阵中提取相应的向量表示。 ```python import numpy as np # 创建一个简单的 embedding 矩阵 embedding_matrix = np.array([ [0., 1., 2., 3., 4.], [5., 6., 7., 8., 9.], [10., 11., 12., 13., 14.], [15., 16., 17., 18., 19.]]) ids_to_fetch = [1, 3] fetched_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, ids_to_fetch) with tf.compat.v1.Session() as session: result = fetched_embeddings.eval() print(result) # 输出应该是 [[ 5. 6. 7. 8. 9.], [15. 16. 17. 18. 19.]] ``` #### 3. Sparse Tensor 支持 当面对稀疏数据时，可以考虑使用 `embedding_lookup_sparse` 方法[^5]。这种方法特别适合那些具有大量零值或者缺失值的情况。 ```python sparse_ids = tf.SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 3], dense_shape=[2, 4]) result_sparse = tf.nn.safe_embedding_lookup_sparse( embedding_weights=tf.convert_to_tensor(embedding_matrix), sparse_ids=sparse_ids, default_id=0) with tf.compat.v1.Session() as session: res_sparse_evaluated = result_sparse.eval() print(res_sparse_evaluated) ``` 以上展示了基本的 embedding model 设置过程以及一些常见的 API 调用方式。实际项目可能还需要调整更多细节以适应特定业务需求。