tensorflow 实体Embedding变量 转 关系Emb

1.tensorflow是静态图，先搭建计算图，再是数据流通，才能得到中间计算的值。

2.变量----->处理------>另一个量

3.核心：对变量进行转换处理

4.目标：将变量实体Embedding矩阵E，转换成关系Embedding矩阵R

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1)变量实体Embedding创建

E.shape==(10,5)

2)tf.nn.embedding_lookup函数的用法，并找到r=[1,2,7]

tf.nn.embedding_lookup（params, ids）:params可以是张量也可以是数组等，id就是对应的索引，id可以是列表，也可以是矩阵。

R.shape==(3,5)

r_list == (2,3)

R.shape ==  (2,3,5)

3) 将r_list=[[1,2,7], [1,4], [8]]这种不等长的，转换成向量，然后求和求平均，再组成关系矩阵R

以上R中R[0].shape==(3,5)  R[1].shape==(2,5)  R[2].shape==(1,5)

可以从上图中看到，R[0].shape==R[1].shape==R[2].shape==(5,)  但是R的类型还是一个list类型，还不能被tf所用，所以需要将这个list类型的R转换成tensor类型。

tf.convert_to_tensor()，可以从下图中看到R已经是一个合格的Embedding样子了，R_len=3  R_dim=5=E_dim。   简单转换完成