GenerateVocabRemapping

Diberikan jalur ke file kosakata baru dan lama, mengembalikan Tensor yang dipetakan ulang

panjang `num_new_vocab`, dengan `remapping[i]` berisi nomor baris dalam kosakata lama yang sesuai dengan baris `i` dalam kosakata baru (mulai dari baris `new_vocab_offset` dan hingga `num_new_vocab` entitas), atau `- 1` jika entri `i` pada kosakata baru tidak ada pada kosakata lama. Kosakata lama dibatasi pada entri `old_vocab_size` pertama jika `old_vocab_size` bukan nilai default -1.

`num_vocab_offset` memungkinkan penggunaan dalam kasus variabel yang dipartisi, dan umumnya harus diatur melalui pemeriksaan informasi partisi. Format file harus berupa file teks, dengan setiap baris berisi satu entitas dalam kosakata.

Misalnya, dengan `new_vocab_file` file teks yang berisi masing-masing elemen berikut dalam satu baris: `[f0, f1, f2, f3]`, old_vocab_file = [f1, f0, f3], `num_new_vocab = 3, new_vocab_offset = 1`, pemetaan ulang yang dikembalikan akan menjadi `[0, -1, 2]`.

Operasi ini juga mengembalikan hitungan berapa banyak entri dalam kosakata baru yang ada dalam kosakata lama, yang digunakan untuk menghitung jumlah nilai yang akan diinisialisasi dalam pemetaan ulang matriks bobot

Fungsionalitas ini dapat digunakan untuk memetakan ulang kosakata baris (biasanya fitur) dan kosakata kolom (biasanya kelas) dari pos pemeriksaan TensorFlow. Perhatikan bahwa logika partisi bergantung pada kosakata yang berdekatan sesuai dengan variabel yang dipartisi div. Selain itu, pemetaan ulang yang mendasarinya menggunakan IndexTable (sebagai lawan dari CuckooTable yang tidak eksak), sehingga kode klien harus menggunakan index_table_from_file() yang sesuai seperti yang dilakukan kerangka FeatureColumn (sebagai lawan dari tf.feature_to_id(), yang menggunakan CuckooTable).