tf.nn.embedding_lookup函数有什么作用？
tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy=’mod’, name=None)
我不了解此功能的职责。像查找表吗？用哪种方法返回每个ID对应的参数（以ID为单位）？
例如，在skip-gram模型中，如果使用tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs)，则为每个train_input找到对应的嵌入？
问题答案：
embedding_lookup函数检索params张量的行。该行为类似于对numpy中的数组使用索引。例如
matrix = np.random.random([1024, 64]) # 64-dimensional embeddings
ids = np.array([0, 5, 17, 33])
print matrix[ids] # prints a matrix of shape [4, 64]
params参数也可以是张量的列表，在这种情况下，ids将在张量之间分配。例如，给定的3张量列表[2, 64]，默认行为是，他们将代表ids：[0, 3]，[1, 4]，[2, 5]。
partition_strategy控制ids列表中的分布方式。当矩阵可能太大而无法合为一体时，分区对于较大规模的问题很有用。
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