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
＇需尽欢'44 分钟前
基于 Flask+Vue+MySQL的研学网站szxinmai主板定制专家2 小时前
【NI测试方案】基于ARM+FPGA的整车仿真与电池标定新子y2 小时前
【小白笔记】最大交换 (Maximum Swap)问题ygyqinghuan3 小时前
读懂目标检测华东数交3 小时前
企业与国有数据资产：入表全流程管理及资产化闭环理论解析程序员爱钓鱼3 小时前
Python编程实战 · 基础入门篇 | Python的缩进与代码块pr_note4 小时前
python｜if判断语法对比newxtc5 小时前
【昆明市不动产登记中心-注册安全分析报告】techdashen5 小时前
圆桌讨论：Coding Agent or AI IDE 的现状和未来发展CV实验室6 小时前
TIP 2025 | 哈工大&哈佛等提出 TripleMixer：攻克雨雪雾干扰的3D点云去噪网络！