在使用fastai的表格模型训练了具有大量分类数据的数据集之后，我希望读出实体嵌入并使用它映射到我的原始数据值。我可以看到嵌入权重。输入的数量似乎没有任何匹配，但是也许是基于train_ds中唯一的分类值。
要获得该地图，我想从Categorify变换类中获取self.categories字典。无论如何，可以通过调用TabularList.from_df获得的数据变量来获取它？也许有人可以告诉我一种获取此地图的更好方法。我知道向TabularList.from_df（）输入df是不是，因为行数错误。最可能是因为df分为训练和有效子集。但是，没有简单的方法来获取TabularList的火车部分以仅检查火车部分。
奇怪的是我找不到任何显示此内容的代码示例。没人愿意将实体嵌入值映射回其原始分类值吗？
找到了。在data.train_ds.inner_df
中