TF的hashtable用来存不连续的id/int的embedding的，
就是比如id从1-100000，但1-100000里有很多值是空的，
如果id就是1-500，是满的，从1-500都有值，可以用一个 501 * hidden_size 的embedding_matrix存embedding，然后用embedding_lookup接口读每个id的embedding
TensorFlow 用 hashtable 的意义
CoderOnly2024-04-28 3:08
相关推荐
MediaTea几秒前
Python：实例 __dict__ 详解SunnyDays10112 分钟前
Python Excel 打印设置全攻略（打印区域、缩放、页边距、页眉页脚等）小鸡吃米…4 分钟前
Python的人工智能-机器学习金融RPA机器人丨实在智能8 分钟前
2025汇总：7类Agent智能体，定义AI赋能商业的新未来一代明君Kevin学长9 分钟前
Transformer为什么使用多个注意力头？盛世宏博北京13 分钟前
学校图书馆自动化恒温恒湿控制系统技术方案傻啦嘿哟16 分钟前
Python上下文管理器：优雅处理资源释放的魔法工具神州问学16 分钟前
每周技术加速器：UltraRAG：突破传统RAG架构的创新与实践阿方索16 分钟前
Python 基础简介GitCode官方26 分钟前
YOLO11 与 Wan2.2‑I2V‑A14B 正式上线 AtomGit AI：开启视觉感知与动态生成新纪元！