Функция tf.nn.embedding_lookupв TensorFlow используется для выполнения операции поиска по внедрению. Он обычно используется в задачах обработки естественного языка (NLP), таких как встраивание слов.

Функция принимает два аргумента: paramsи ids. params— это тензор TensorFlow, представляющий матрицу внедрения, где каждая строка соответствует уникальному вектору внедрения. ids— это тензор индексов, определяющий, какие строки (вложения) искать в тензоре params.

Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий использование tf.nn.embedding_lookup:

import tensorflow as tf
# Create an embedding matrix
embedding_matrix = tf.Variable([[0.1, 0.2, 0.3],
                                [0.4, 0.5, 0.6],
                                [0.7, 0.8, 0.9]])
# Create index tensor
ids = tf.constant([0, 2])
# Perform embedding lookup
embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, ids)
# Run the TensorFlow session
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(embeddings)
    print(result)

В этом примере мы определяем матрицу внедрения embedding_matrixс тремя строками и тремя столбцами. Мы создаем тензор индекса ids, содержащий индексы 0 и 2. Вызывая tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, ids), мы выполняем операцию поиска по внедрению и получаем соответствующий вложения из матрицы. Полученные вложения выводятся на печать.