haiming2019
Results
2
issues of
haiming2019
util.py的get_item_embedding方法报以上异常,请问怎么支持解? 除了降级到Tf1.0还有其它办法吗?
在inputs/create_embedding_dict方法中 如果多个varlen_sparse_feat共用同一个sparse_feat(embdding_name相同)的时候,embedding字典中同名embedding会被初始化多次,建议embedding名称使用feat.embedding_name而不是feat.name,这样不会让人产生困扰,另外embedding初始化时先判断该变量是否已经完成初始化,避免重复初始化,是不是更好?供参考 `def create_embedding_dict(sparse_feature_columns, varlen_sparse_feature_columns, seed, l2_reg, prefix='sparse_', seq_mask_zero=True): sparse_embedding = {} for feat in sparse_feature_columns: emb = Embedding(feat.vocabulary_size, feat.embedding_dim, embeddings_initializer=feat.embeddings_initializer, embeddings_regularizer=l2(l2_reg), name=prefix + '_emb_' + feat.embedding_name) emb.trainable = feat.trainable...
enhancement&feature request