Tensorflow：tf.contrib.layers.embed_sequence

Question

我正在开发一个项目来完成文本分类。在处理单词到媒介时，我建议使用tensorflow.contrib.layers.embed_sequence。但是，这个API似乎没有提供编码方法的说明。所以，我想知道这个API如何实用。

顺便说一句，我使用pydev来pydev开发，我hava成功安装tensorflow模块。使用tensorflow的程序正常运行。但是，当我想打开tf.contrib.layers.embed_sequence的声明，它说：

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

Answer 1

基本上，你可以以这种方式使用tf.contrib.layers.embed_sequence，

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

对于​​教程，请检出official doc或other answers on stackoverflow

对于文本分类的教程，请结帐这个博客 https://medium.com/@ilblackdragon/tensorflow-text-classification-615198df9231

Answer 2

如果我理解你的问题 - 你问什么算法（例如， Tensorflow使用skip-gram和连续bag-of-words来产生单词嵌入？

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