TensorFlow:查找后重塑嵌入向量？

要在TensorFlow中查找并重塑嵌入向量，您需要执行以下步骤：

1. 首先导入所需的库：

import tensorflow as tf

1. 使用TensorFlow的tf.keras.layers.Embedding层将整数索引转换为嵌入向量。例如，假设我们有一个包含5个整数的序列，每个整数对应一个大小为3的嵌入向量：

embedding_dim = 3
vocab_size = 10
sequence = tf.constant([0, 3, 5, 1, 2])  # 示例序列

embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
embedded_sequence = embedding_layer(sequence)

embedded_sequence现在是一个形状为(5, 3)的张量，其中每行是输入序列中相应整数的嵌入向量。

1. 如果需要将嵌入向量调整为其他形状，可以使用tf.reshape函数。例如，如果我们想将这些嵌入向量重塑为一个具有单个长向量的二维张量，可以这样做：

reshaped_embedded_sequence = tf.reshape(embedded_sequence, shape=(-1,))

这里的shape=(-1,)表示我们希望将嵌入向量展平为一个一维向量。reshaped_embedded_sequence现在是一个形状为(15,)的一维张量。

请注意，上述代码仅适用于TensorFlow 2.x。在TensorFlow 1.x中，您需要使用tf.Session对象来运行计算图。