Tensorflow：tf.contrib.layers.embed_sequence

Question

我正在做一个项目来实现文本分类。 处理单词到向量时，建议使用tensorflow.contrib.layers.embed_sequence 。 但是，该API似乎没有提供编码方法的说明。 因此，我想知道该API如何正常工作。

顺便说一句，我正在使用pydev进行pydev开发，并且我已经成功安装了tensorflow模块。 使用tensorflow程序可以tensorflow运行。 但是，当我要打开tf.contrib.layers.embed_sequence的声明时，它说：

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

Answer 1

基本上，您可以通过这种方式使用tf.contrib.layers.embed_sequence ，

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

有关embed_sequence的教程，请在stackoverflow上签出官方文档或其他答案

有关文本分类的教程，请查看此博客https://medium.com/@ilblackdragon/tensorflow-text-classification-615198df9231

Answer 2

如果我理解您的问题-您是否在问Tensorflow使用哪种算法（例如，跳过语法与连续词袋）来生成单词嵌入？

如果是这样-Tensorflow：Word2vec CBOW模型建议默认为Skip-Gram，并且此https://github.com/wangz10/tensorflow-playground/blob/master/word2vec.py#L105建议如何将其切换到CBOW。