荷西·H
荷西·H

tensorflow feature_columns

总结来说：

  • feature_column定义了一种数据预处理的方式，可以看作是一种格式，指定了key，用于后续读取输入流中对应列的数据
  • feature_column不是tensor，所以如果在下一步应用到模型中是需要tensor，还需要通过feature_column.input_layer 进行变换后才能进行使用

如果是将feature column 喂到estimater，就不用转为Tensor（具体可以参考 wide and deep 的代码）

  • input_layer( rawData, featureColumns)
    • rawData的key和 featureColumns中的每一列 feature_column 的key是一一对应的。

reference

eat tensorflow2 in 30 days 最为系统

Tensorflow.feature_column的总结 对每一类都进行了测试 和 结果的print，比较直观

杨旭东：基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列之特征工程Feature Columns
这篇对于feature_column的使用讲解更加深入，把一些坑点也讲的比较清楚

  • weighted_categorical_column、shared_column 和 sequence_dense_column 还没看

知乎：Tensorflow Feature Column Summary

  • tf.feature_column.input_layer 的trainable只对原来就可以设置trainable的feature column起作用，例如像tf.feature_column.embedding_column,并且只有2个都设置为True时候，在训练中才能trainable，任何一个设置为trainable=False，都将使得该column的值无法改变，也就是无法trainable.
  • tf.feature_column.input_layer 对于其他例feature column不起作用，如，tf.feature_column.indicator_column，tf.feature_column.numeric_column本身就不支持trainable，所以无论tf.feature_column.input_layer怎么设置都是无法trainable的
  • 另外tf.feature_column.input_layer 与其他tensor做contact，该trainable照样可以，不行的照样不行。

官方文档

  • tf1.15官网说明
  • tf1.15官方代码

misc

学习TensorFlow中有关特征工程的API

有关稀疏矩阵的更多介绍可以参考《深度学习之TensorFlow——入门、原理与进阶实战》一书中的9.4.17小节

  • SparseTensor在官网中已经说得蛮清楚的了

  • 把SparseTensor理解为一种存储矩阵的方式，稠密矩阵也可以这样存储，但是收益不大，少量元素为1的矩阵用这种方式去存储比较有收益。

  • 还可以参照《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书7.5节的方式为词向量设置一个初始值。通过具体的数值可以更直观地查看词嵌入的输出内容

归纳总结

tensorflow feature_columns_第1张图片

  • Categorical Column 、Embedding Column、 Indicator Column 之间的关系

    • 总的来说，Indicator Column 和 embedding Column 不能直接作用在原始特征上，而是作用在Categorical Column上，是Categorical Column的wrapper。
    • Indicator Column隶属于DenseColumn，主要是为了把Categorical Column转换成Dense Column用的，因为进入模型推理必须得是Dense Column类型
    • Embedding Column的输入是Categorical Column。可以是Indicator Column么？意义上来说是可以的，但是其本身就是Categorical Column的一个wrapper，直接把Categorical Column输入Embedding Column也是转换成了Dense Column，可以输入到模型中去的

  • Categorical Column 中 with_identity 和 with_hash_bucket 区别

    • 前者的bucket 必须设置得不小于种类数量，后者就是为了有冲突映射而存在的。
      tensorflow feature_columns_第2张图片

  • categorical_column_with_vocabulary_list

    • default_value 和 num_oov_buckets 参数设置的相互影响
      • default_value: 当不在vocabulary_list中的默认值，这时候num_oov_buckets必须是0.
      • num_oov_buckets: 用来处理那些不在vocabulary_list中的值，如果是0，那么使用default_value进行填充;如果大于0，则会在[len(vocabulary_list), len(vocabulary_list)+num_oov_buckets]这个区间上重新计算当前特征的值.
    • 默认值-1在embeding column时映射为0向量，这是一个很有用的特性

可以用-1来填充一个不定长的ID序列，这样可以得到定长的序列，然后经过embedding column之后，填充的-1值不影响原来的结果。

  • Embedding Column的dimension设置
    推荐是输入数据种类的四次开方(fourth root)
  • crossed_column也是可以指定hash_buckect_size的
  • 继承Categorical Column的类有_get_sparse_tensor的方法，继承Dense Column的类有_get_dense_tensor的方法 (Bucketized Column多继承，所以两个都有)，这两个方法输入transformation_cache数据，就可以得到对应的tensor

input_layer() 实际上就是调用get_dense_tensor方法

小坑注意

tf.feature_column.input_layer 特征顺序问题

tf.feature_column,input_layer(raw_features, feature_columns )最后输出的feature顺序不是依据feature_columns的排列顺序，而是根据feature_columns名称的字符排序的

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