Tensorflow：tf.contrib.layers.embed_sequence

Question

我正在開發一個項目來完成文本分類。在處理單詞到媒介時，我建議使用tensorflow.contrib.layers.embed_sequence。但是，這個API似乎沒有提供編碼方法的說明。所以，我想知道這個API如何實用。

順便說一句，我使用pydev來pydev開發，我hava成功安裝tensorflow模塊。使用tensorflow的程序正常運行。但是，當我想打開tf.contrib.layers.embed_sequence的聲明，它說：

"NameError: name tf is not defined"... 

Answer 1

基本上，你可以以這種方式使用tf.contrib.layers.embed_sequence，

word_embed = tf.contrib.layers.embed_sequence(
         features, 
         vocab_size=VOCAB_SIZE, 
         embed_dim=EMBEDDING_SIZE) 

對於​​教程，請檢出official doc或other answers on stackoverflow

對於文本分類的教程，請結帳這個博客 https://medium.com/@ilblackdragon/tensorflow-text-classification-615198df9231

Answer 2

如果我理解你的問題 - 你問什麼算法（例如， Tensorflow使用skip-gram和連續bag-of-words來產生單詞嵌入？

如果是這樣 - Tensorflow: Word2vec CBOW model建議Skip-Gram是默認值，並且這https://github.com/wangz10/tensorflow-playground/blob/master/word2vec.py#L105建議如何將其切換到CBOW。