tf.nn.embedding_lookup()

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tf.nn.embedding_lookup(     params,     ids,     partition_strategy='mod',     name=None,     validate_indices=True,     max_norm=None )

功能：选取一个张量里面索引对应的行的向量

TensorFlow链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/embedding_lookup?hl=en

参数：

• params：张量或数组；
• id：对应的索引
• partition_strategy：partition_strategy是用于当len(params) > 1，params的元素分割不能整分的话，则前(max_id + 1) % len(params)多分一个id.
• 当partition_strategy = 'mod'的时候，13个ids划分为5个分区：[[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]]，也就是是按照数据列进行映射，然后再进行look_up操作。默认是mod
• 当partition_strategy = 'div'的时候，13个ids划分为5个分区：[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]]，也就是是按照数据先后进行排序标序，然后再进行look_up操作。

 

 

（图来自https://www.jianshu.com/p/abea0d9d2436）

 

举例：

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import numpy as np A = tf.convert_to_tensor(np.array([[[1],[2]],[[3],[4]],[[5],[6]]])) B = tf.nn.embedding_lookup(A, [[0,1],[1,0],[0,0]])   with tf.Session() as sess:     sess.run(tf.global_variables_initializer())     print('A',sess.run(A))     print('A shape',A.shape)     print('B',sess.run(B))     print('B shape',B.shape)

结果：

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A [[[1]

  [2]]

 

 [[3]

  [4]]

 

 [[5]

  [6]]]

A shape (3, 2, 1)

B [[[[1]

   [2]]

 

  [[3]

   [4]]]

 

 

 [[[3]

   [4]]

 

  [[1]

   [2]]]

 

 

 [[[1]

   [2]]

 

  [[1]

   [2]]]]

B shape (3, 2, 2, 1)

　　

　　

参考文献：

【1】tf.nn.embedding_lookup记录