tf.nn.embedding_lookup函數的用法

tf.nn.embedding_lookup函數的用法主要是選取一個張量裡面索引對應的元素。

tf.nn.embedding_lookup(tensor, id)，tensor就是輸入張量，id就是張量對應的索引。

例如：

import  tensorflow as tf;  
import  numpy as np;  

c = np.random.random([ 10 , 1 ])  
b = tf.nn.embedding_lookup(c, [ 1 ,  3 ])  

with tf.Session() as sess:  
    sess.run(tf.initialize_all_variables())  
    print  sess.run(b)  
    print  c

輸出：

[[ 0.77505197]
[ 0.20635818]]
[[ 0.23976515]
[ 0.77505197]
[ 0.08798201]
[ 0.20635818]
[ 0.37183035]
[ 0.24753178]
[ 0.17718483]
[ 0.38533808]
[ 0.93345168]
[ 0.02634772]]

b 的結果是一個 list，由 c 的第一個元素 [0.77505197] 和第三個元素 [0.20635818] 所組成 (list 的索引值從零開始計算)。