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
CCPC不拿奖不改名1 天前
两种完整的 Git 分支协作流程Coding茶水间1 天前
基于深度学习的交通标志检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)a努力。1 天前
字节Java面试被问：TCP的BBR拥塞控制算法原理亿信华辰软件1 天前
构建智慧数据中台，赋能饮料集团全链路数字化转型新引擎费弗里1 天前
一个小技巧轻松提升Dash应用debug效率小小测试开发1 天前
Python浮点型常用方法全解析：从基础到实战大模型实验室Lab4AI1 天前
西北工业大学 StereoMV2D 突破 3D 物体检测深度难题，精度与效率兼得旷野说1 天前
打造 36Gbps 超高速本地机器学习开发环境ValhallaCoder1 天前
Day53-图论陈天伟教授1 天前
人工智能应用-机器视觉：绘画大师 04.基于风格迁移的绘画大师