tf.feature_column 测试代码
一、一些工具 ...from tensorflow.python.feature_column import feature_column_v2 as fc_v2 from tensorflow.python.feature_column import feature_column as fc # 注意:只有方式2会检查输入数据是否
在tensorflow2.0 环境下的tfrecord读写及tf.io.parse_example和tf.io.parse_single_example的区别中已经降到...这个工具的就是tf.feature_column,同时tf.feature_column也是一个特征工程的工具,可以用来自动one-ho...
在使用tensorflow搭建模型时会有特征工程的工作,今天介绍一下tensorflow做特征工程的api:tf.feature_column。 feature_column 输入输出类型 1.深度模型的输入必须是Dense类型,所有输出是categorical类型需要经过...
1. crossed_column作用: 对hash映射后的特征进行交叉 2. 特征交叉的优势: 在有些情况下,相比特征one-hot编码,会有更好的效果 3. 参数说明: def crossed_column(keys, hash_bucket_size, hash_key=None): ...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas as pd import pprint train_file = '/content/drive/MyDrive/data/titanic/train.csv' eval_file = '/content/drive/MyDrive/data/titanic/...
categorical_column_with_hash_bucket哈希列,对于处理包含大量文字或数字类别的特征时可使用hash的方式,这能快速地建立对应的对照表 分桶的方式,但这次分桶是根据hash的方式在有限的长度进行划分 1. 比如: 我们...
目录 1、介绍 2、具体使用方法 2.1 Dense column 2.1.1 numeric_column 2.1.2 bucketized_column ...2.2.1 categorical_column_with_identity 2.2.2 categorical_column_with_vocabulary_list 2.2....
这个时候就用到了tf.feature_column.bucketized_column 2.原理很简单,如图 比如你对一个日期的特征要做处理,可以利用分桶的方式把它分到任意一个bucket里面 给日期出分桶结果 日期 分桶表示 1993 [1, 0, ...
tensorflow提供了一个功能强大的特征处理函数tf.feature_column,feature columns是原始数据与estimator之间的过程,其内容比较丰富,可以将各种各样的原始数据转换为estimator可以用的格式。 特征数据主要包括...
1· 对于连续特征来说,feature_column里面用的最多的就是Numeric column这个函数了 Numeric column函数是比较简单的,我们直接看函数def def numeric_column(key, shape=(1,), default_value=None, dtype=dtypes...
tf.feature_column.categorical_column_with_identity()函数的使用;tf.Session()的作用;tf.global_variables_initializer()的作用。
tf.feature_column 模块转换特征列
tf.feature_column.crossed_column( keys, hash_bucket_size, hash_key=None ) 输入: keys 可迭代识别功能交叉。每个元素可以是: 字符串:将使用相应的功能,它必须是字符串类型。 CategoricalColumn...
tf.feature_column.embedding_column()函数将sparse/categrical特征转化为dense 向量。shared_embedding_columns跟embedding_column,不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。
我看网上比较推荐的是feature_coumn + estimator这套"组合拳",借此我们可以快速搭建现有成熟模型做实验,当然也可以用户生产环境。以下是演示代码,如有不妥之处敬请执政,不胜感激。 import numpy as np import ...
indicator_column可用于包装任何categorical_column_*产生的向量,然后作为NN模型的input_layer的输入。 使用方式: tf.feature_column.indicator_column(categorical_column) 输入: categorical_column_*的...
使用feature_column做数据处理,并转化为tf.data.dataset类型数据 keras_to_estimator 一,加载Titanic数据集 在这里插入代码片 二,使用feature_column做数据处理,并转化为tf.data.dataset类型数据 在这里插入...
tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket()函数的用法,参数的意义,不同hash_buckets_size产生的影响。该方法的缺点:会出现哈希冲突问题。
tf.feature_column使用
一直好奇embedding_column(),在处理每个element中有多个元素时,是怎么映射的。比如下面的color,每个color有两个元素,那么embedding_column()是怎么查表对每个element进行映射的? A、对于每个element中只有一个...