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- tfnnembedding_lookup
- 数学上的原理
- API介绍
- 简单示例
- 程序
- 注解
- partition_strategy参数的示例
- mod案例1
- mod案例2
- div案例1
- div案例2
- 参考资料
tf.nn.embedding_lookup
embedding_lookup常用于NLP中将one-hot编码转换我对应的向量编码。
数学上的原理
数学上的原理 |
假设一共有
m
个物体,每个物体有自己唯一的id,那么从物体的集合到
应用中一般将物体嵌入到一个低维空间 Rn(n≪m) ,只需要再compose上一个从 Rm 到 Rn 的线性映射就好了。每一个 n×m 的矩阵M都定义了 Rm 到 Rn 的一个线性映射: x↦Mx 。当 x 是一个标准基向量的时候, Mx 对应矩阵 M <script type="math/tex" id="MathJax-Element-26">M</script>中的一列,这就是对应id的向量表示。这个概念用神经网络图来表示如下:
从id(索引)找到对应的One-hot encoding,然后红色的weight就直接对应了输出节点的值(注意这里没有activation function),也就是对应的embedding向量。
API介绍
API介绍 |
依据inputs_ids来寻找embedding_params中对应的元素.
embedding_lookup(
params, # embedding_params 对应的转换向量
ids, # inputs_ids,标记着要查询的id
partition_strategy='mod', #分割方式
name=None,
validate_indices=True, # deprecated
max_norm=None
)
参数 | description | 注解 |
---|---|---|
params | A single tensor representing the complete embedding tensor, or a list of P tensors all of same shape except for the first dimension, representing sharded embedding tensors. Alternatively, a PartitionedVariable, created by partitioning along dimension 0. Each element must be appropriately sized for the given partition_strategy. | params是由一个tensor或者多个tensor组成的列表(多个tensor组成时,每个tensor除了第一个维度其他维度需相等) |
ids | A Tensor with type int32 or int64 containing the ids to be looked up in params. | ids是一个整型的tensor,ids的每个元素代表要在params中取的每个元素的第0维的逻辑index. |
partition_strategy | A string specifying the partitioning strategy, relevant if len(params) > 1. Currently “div” and “mod” are supported. Default is “mod”. | 逻辑index是由partition_strategy指定,partition_strategy用来设定ids的切分方式,目前有两种切分方式’div’和’mod’. |
返回值 | The results of the lookup are concatenated into a dense tensor. The returned tensor has shape shape(ids) + shape(params)[1:]. | 返回值是一个dense tensor.返回的shape为shape(ids)+shape(params)[1:] |
embedding_lookup中的partition_strategy参数比较难理解(this function is hard to understand, until you get the point!),下面会有特别的解释。
简单示例
简单示例 |
下面我们通过一个常见的案例来解释embedding_lookup的用法:
程序
# coding:utf8
import tensorflow as tf
import numpy as np
input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])
_input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[3, 2])
embedding_param = tf.Variable(np.identity(8, dtype=np.int32)) # 生成一个8x8的单位矩阵
input_embedding = tf.nn.embedding_lookup(embedding_param, input_ids)
_input_embedding = tf.nn.embedding_lookup(embedding_param, _input_ids)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('embedding:')
print(embedding_param.eval())
var1 = [1, 2, 6, 4, 2, 5, 7]
print('\n var1:')
print(var1)
print('\nprojecting result:')
print(sess.run(input_embedding, feed_dict={input_ids: var1}))
var2 = [[1, 4], [6, 3], [2, 5]]
print('\n _var2:')
print(var2)
print('\n _projecting result:')
print(sess.run(_input_embedding, feed_dict={_input_ids: var2}))
'''
输出:
embedding:
[[1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0]
[0 0 0 0 0 0 0 1]]
var1:
[1, 2, 6, 4, 2, 5, 7]
projecting result:
[[0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 1]]
_var2:
[[1, 4], [6, 3], [2, 5]]
_projecting result:
[[[0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0]]
[[0 0 0 0 0 0 1 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0]]
[[0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0]]]
'''
注解
- embedding_param参数是一个8*8的单位矩阵(这个这是由一个tensor构成的params,即len(params)=1,partition_strategy只在len(params)>1时才作用)。
embedding_param= # embedding_param只由一个tensor组成 故len(embedding_param) = 1
[[1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0]
[0 0 0 0 0 0 0 1]]
- 我们ids为var1,照着此id从embedding_param取对应的行元素.
var1 = [1, 2, 6, 4, 2, 5, 7]
# 1即取第2行 --> [0 1 0 0 0 0 0 0]
# 2即取第3行 --> [0 0 1 0 0 0 0 0]
# etc.
- 我们ids为var2,照着此id从embedding_param取对应的行元素
var2 = [[1, 4], [6, 3], [2, 5]]
'''
[1, 4] 即取2,5行
[[0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0]]
后面同理
'''
partition_strategy参数的示例
关于partition_strategy参数的示例 |
api描述 | 注解 |
---|---|
If len(params) > 1, each element id of ids is partitioned between the elements of params according to the partition_strategy. In all strategies, if the id space does not evenly divide the number of partitions, each of the first (max_id + 1) % len(params) partitions will be assigned one more id. | 如果len(params) > 1,params的元素分割方式是依据partition_strategy的。如果分段不能整分的话,则前(max_id + 1) % len(params)多分一个id. |
If partition_strategy is “mod”, we assign each id to partition p = id % len(params). For instance, 13 ids are split across 5 partitions as: [[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]] | 例如,如果partition_strategy =’mod’.如果我们的params是由5个tensor组成,他们的第一个维度相加为13,则分割策略为[[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]] |
If partition_strategy is “div”, we assign ids to partitions in a contiguous manner. In this case, 13 ids are split across 5 partitions as: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]] | 例如,如果partition_strategy =’div’.如果我们的params是由5个tensor组成,他们的第一个维度相加为13,则分割策略为[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]] |
看api迷迷糊糊的,就看下面的四个例子,就会明白这个函数的操作方法了~
‘mod’案例1
# coding:utf8
import tensorflow as tf
import numpy as np
def test_embedding_lookup():
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
b = np.arange(12, 16).reshape(1, 4)
c = np.arange(16, 28).reshape(3, 4)
print(a)
print('\n')
print(b)
print('\n')
print(c)
print('\n')
a = tf.Variable(a)
b = tf.Variable(b)
c = tf.Variable(c)
t = tf.nn.embedding_lookup([a, b, c],
partition_strategy='mod', ids=[0, 3, 6, 1, 2, 5, 8])
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
m = sess.run(t)
print(m)
test_embedding_lookup()
'''
分析:
这里我们注意到params是由[a, b, c]这三个tensor组成。即len(params)=3,且a,b,c这三个tensor的第一维度分别为3,1,3。
在把这个三个tensor组合过程中,我们按照partition_strategy='mod'策略分割。即每个tensor的元素之间相差len(params).这里分割方式为[a, b, c] == [[0,3,6], [1,4,7], [2,5,8]]
这里程序还不知道4和7是找不到对应的元素的,在获取元素时候会报错
a=[[ 0 1 2 3] = [0, 3, 6] --> [0 1 2 3] = 0
[ 4 5 6 7] --> [4 5 6 7] = 3
[ 8 9 10 11]] --> [8 9 10 11] = 6
b=[[12 13 14 15]] = [1, 4, 7] --> [12 13 14 15] = 1
--> 运行时报错 = 4
--> 运行时报错 = 7
c = etc..
输出:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]]
[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]]
[[ 0 1 2 3] # 0
[ 4 5 6 7] # 3
[ 8 9 10 11] # 6
[12 13 14 15] # 1
[16 17 18 19] # 2
[20 21 22 23] # 5
[24 25 26 27]] # 8
'''
‘mod’案例2
# coding:utf8
import tensorflow as tf
import numpy as np
def test_embedding_lookup():
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
b = np.arange(12, 16).reshape(1, 4)
c = np.arange(16, 28).reshape(3, 4)
print(a)
print('\n')
print(b)
print('\n')
print(c)
print('\n')
a = tf.Variable(a)
b = tf.Variable(b)
c = tf.Variable(c)
t = tf.nn.embedding_lookup([a, c, b],
partition_strategy='mod', ids=[0, 3, 6, 1, 4, 7, 2])
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
m = sess.run(t)
print(m)
test_embedding_lookup()
'''
分析:
这里我们把params从[a, b, c]改为[a, c, b]这三个tensor组成。a,c,b这三个tensor的第一维度分别为3,3,1。
在把这个三个tensor组合过程中,依旧是每个tensor的元素之间相差len(params).这里分割方式为[a, c, b] == [[0,3,6], [1,4,7], [2,5,8]]
这里程序还不知道4和7是找不到对应的元素的,在获取元素时候会报错
a=[[ 0 1 2 3] = [0, 3, 6] --> [0 1 2 3] = 0
[ 4 5 6 7] --> [4 5 6 7] = 3
[ 8 9 10 11]] --> [8 9 10 11] = 6
c=[[16 17 18 19] = [1, 4, 7] --> [16 17 18 19] = 1
[20 21 22 23] --> [20 21 22 23] = 4
[24 25 26 27]] --> [24 25 26 27] = 7
b=[[12 13 14 15]] = [2, 5, 8] --> [12 13 14 15] = 2
--> 运行时报错 = 5
--> 运行时报错 = 8
输出:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]]
[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]]
[[ 0 1 2 3] # 0
[ 4 5 6 7] # 3
[ 8 9 10 11] # 6
[16 17 18 19] # 1
[20 21 22 23] # 4
[24 25 26 27] # 7
[12 13 14 15]] # 2
'''
‘div’案例1
# coding:utf8
import tensorflow as tf
import numpy as np
def test_embedding_lookup():
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
b = np.arange(12, 16).reshape(1, 4)
c = np.arange(16, 28).reshape(3, 4)
print(a)
print('\n')
print(b)
print('\n')
print(c)
print('\n')
a = tf.Variable(a)
b = tf.Variable(b)
c = tf.Variable(c)
t = tf.nn.embedding_lookup([a, b, c],
partition_strategy='div', ids=[0, 1, 2, 3, 5, 6])
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
m = sess.run(t)
print(m)
test_embedding_lookup()
'''
分析:
这里我们把params依旧是[a, b, c],三个tensor的第一维度分别为3,1,3。
在把这个三个tensor组合过程中,这我们按照partition_strategy='div'策略分割。即每个tensor的元素之间相差1.如果不够等分的话,前面(max_id+1)%len(params)多分一个元素。这里一共7个元素,分为3组,即3、2、2分配。
这里分割方式为[a, b, c] == [[0,1,2], [3,4], [5,6]]
这里程序还不知道4和7是找不到对应的元素的,在获取元素时候会报错
a=[[ 0 1 2 3] = [0, 1, 2] --> [0 1 2 3] = 0
[ 4 5 6 7] --> [4 5 6 7] = 1
[ 8 9 10 11]] --> [8 9 10 11] = 2
b=[[12 13 14 15]] = [3, 4] --> [12 13 14 15] = 3
--> 运行时报错 = 4
c=[[16 17 18 19] = [5, 6] --> [16 17 18 19] = 5
[20 21 22 23] --> [20 21 22 23] = 6
[24 25 26 27]] --> [24 25 26 27] = 这个是找不到的了
输出:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]]
[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]]
[[ 0 1 2 3] # 0
[ 4 5 6 7] # 1
[ 8 9 10 11] # 2
[12 13 14 15] # 3
[16 17 18 19] # 5
[20 21 22 23]] # 6
'''
‘div’案例2
# coding:utf8
import tensorflow as tf
import numpy as np
def test_embedding_lookup():
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
b = np.arange(12, 16).reshape(1, 4)
c = np.arange(16, 28).reshape(3, 4)
print(a)
print('\n')
print(b)
print('\n')
print(c)
print('\n')
a = tf.Variable(a)
b = tf.Variable(b)
c = tf.Variable(c)
t = tf.nn.embedding_lookup([a, c, b],
partition_strategy='div', ids=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
m = sess.run(t)
print(m)
test_embedding_lookup()
'''
分析:
这里我们把params改为[a, c, b],三个tensor的第一维度分别为3,3,1。
在把这个三个tensor组合过程中,这我们按照partition_strategy='div'策略分割。这里一共7个元素,分为3组,即3、2、2分配。
这里分割方式为[a, c, b] == [[0,1,2], [3,4], [5,6]]
这里程序还不知道4和7是找不到对应的元素的,在获取元素时候会报错
a=[[ 0 1 2 3] = [0, 1, 2] --> [0 1 2 3] = 0
[ 4 5 6 7] --> [4 5 6 7] = 1
[ 8 9 10 11]] --> [8 9 10 11] = 2
c=[[16 17 18 19] = [3, 4] --> [16 17 18 19] = 3
[20 21 22 23] --> [20 21 22 23] = 4
[24 25 26 27]] --> [24 25 26 27] = 这个是找不到的了
b=[[12 13 14 15]] = [5, 6] --> [12 13 14 15] = 5
--> 运行时报错 = 6
输出:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]]
[[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]]
[[ 0 1 2 3] # 0
[ 4 5 6 7] # 1
[ 8 9 10 11] # 2
[16 17 18 19] # 3
[20 21 22 23] # 4
[16 17 18 19]] # 5
'''
参考资料
https://stackoverflow/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do/41922877#41922877?newreg=5119f86ea49b43aa8988a833294ceb3e
https://www.zhihu/question/52250059
本文标签: 详解参数nnTFpartitionstrategy
版权声明:本文标题:tf.nn.embedding_lookup中关于partition_strategy参数详解 内容由热心网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:https://www.elefans.com/dongtai/1725700404a1037398.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
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