python - 正确使用TensorFlow Transform apply_buckets

这是在TensorFlow 1.11.0上的。 tft.apply_buckets的documentation描述性不强。具体来说，我读到：
“ bucket_boundaries：以2级张量表示的存储区边界。”

我假设这必须是存储区索引和存储区边界？

当我尝试以下玩具示例时：

import tensorflow as tf
import tensorflow_transform as tft
import numpy as np

tf.enable_eager_execution()

x = np.array([-1,9,19, 29, 39])
xt = tf.cast(
        tf.convert_to_tensor(x),
        tf.float32
        )

boundaries = tf.cast(
                tf.transpose(
                    tf.convert_to_tensor([[0, 1, 2, 3], [10, 20, 30, 40]])
                    ),
                tf.float32
                )

buckets = tft.apply_buckets(xt, boundaries)

我得到：

InvalidArgumentError: Expected sorted boundaries [Op:BucketizeWithInputBoundaries] name: assign_buckets

请注意，在这种情况下，x和bucket_boundaries参数是：

tf.Tensor([-1.  9. 19. 29. 39.], shape=(5,), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[ 0. 10.]
 [ 1. 20.]
 [ 2. 30.]
 [ 3. 40.]], shape=(4, 2), dtype=float32)

因此，似乎bucket_boundaries不应被视为索引和边界。有人知道如何正确使用此方法吗？

最佳答案

经过一番摸索后，我发现bucket_boundaries应该是一个二维数组，其中条目是存储区边界，并且包装了数组，因此有两列。请参见下面的示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_transform as tft
import numpy as np

tf.enable_eager_execution()

x = np.array([-1,9,19, 29, 39])
xt = tf.cast(
        tf.convert_to_tensor(x),
        tf.float32
        )

boundaries = tf.cast(
                tf.transpose(
                    tf.convert_to_tensor([[0, 20, 40, 60], [10, 30, 50, 70]])
                    ),
                tf.float32
                )

buckets = tft.apply_buckets(xt, boundaries)

因此，预期的输入为：

print (xt)
print (buckets)
print (boundaries)

tf.Tensor([-1.  9. 19. 29. 39.], shape=(5,), dtype=float32)
tf.Tensor([0 1 2 3 4], shape=(5,), dtype=int64)
tf.Tensor(
[[ 0. 10.]
 [20. 30.]
 [40. 50.]
 [60. 70.]], shape=(4, 2), dtype=float32)