Tensorflow——tf.nn.embedding_lookup函数的用法

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是:选取一个张量里面索引对应的元素
tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
 
c = np.random.random([10,1])
b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3])
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    print sess.run(b)
    print c

输出:

[[ 0.77505197]
[ 0.20635818]]

[[ 0.23976515]
[ 0.77505197]
[ 0.08798201]
[ 0.20635818]
[ 0.37183035]
[ 0.24753178]
[ 0.17718483]
[ 0.38533808]
[ 0.93345168]
[ 0.02634772]]

分析:输出为张量的第一和第三个元素。

    原文作者:SpareNoEfforts
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/97884831bb35
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