len(data[sparse_features[0]].unique())
时间: 2023-12-26 08:05:49 浏览: 23
这段代码是用来计算数据集中第一个稀疏特征的取值数量的。假设data是一个pandas DataFrame对象,sparse_features是一个包含所有稀疏特征名称的列表。那么,data[sparse_features[0]]是一个Series对象,表示数据集中第一个稀疏特征列的取值。unique()方法返回该列中所有不重复的取值,len()函数返回这些取值的数量,因此,len(data[sparse_features[0]].unique())的结果就是第一个稀疏特征列的取值数量。
相关问题
dense_features_dict.update(sparse_features_dict)
这段代码的作用是将 `sparse_features_dict` 中的键值对添加到 `dense_features_dict` 中。如果 `dense_features_dict` 中已经存在了某个键,那么它的值将被 `sparse_features_dict` 中的值覆盖。最终,`dense_features_dict` 将包含 `sparse_features_dict` 中的所有键值对。
The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.
这是一个警告信息,意味着tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy已经被弃用,建议使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。这是因为TensorFlow 2.0中已经删除了tf.losses模块,而是将其移动到了tf.compat.v1.losses模块中。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,则可以继续使用tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy,但是如果你使用的是TensorFlow 2.0版本,则必须使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。下面是一个使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy的例子:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
logits = tf.constant([0.1,0.1,0.8])
labels = tf.constant([2])
y = tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(y)) # 输出:0.68972665
```