tensorflow2.0 - 为什么`keras.experimental.SequenceFeature`的输入必须是`SpareTensor`？

Question

我正在尝试将我的 seq2seq 模型迁移到 TensorFlow 2.0。但是，我在特征列输入层中有一个问题。

在 TensorFlow 2.0 中，它们为序列数据提供了一个输入层keras.experimental.SequenceFeatures，但我必须放置一个 SpareTensor。

实际上，所有序列数据都不是 SparseTensor。他们为什么设计放置 SpareTensor？

标签： tensorflow2.0

Answer 1

它们用于SpareTensor表示具有任意序列长度的序列数据。但是，输入序列数据必须具有相同的最大序列长度。