在张量流词嵌入层中的预测期间如何分配词向量？

Question

在训练文本模型期间，您将切换嵌入矩阵，以便将索引映射到向量。因此，嵌入层的输入是索引而不是向量本身？我问我在恢复元文件时在预测过程中会如何发生？保存模型时，嵌入词典位于哪个文件中？

此外，在预测期间如何处理没有索引的看不见的单词？

    self.embedding_mat=embedding_mat

    with tf.variable_scope('embeddings'):
        word_embeddings = tf.constant(self.embedding_mat, dtype=tf.float32, name="embedding")
        self.embedded_x1 = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, self.x1)
        self.embedded_x2 = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, self.x2)


    graph = tf.Graph()
    with graph.as_default():
        sess = tf.Session()
        checkpoint = tf.train.latest_checkpoint('components/{}/{}/'.format(model_dir, model_name))
        saver = tf.train.import_meta_graph(checkpoint + '.meta')

        saver.restore(sess, checkpoint)


        x1 = tf.get_collection('x1')[0]
        x2 = tf.get_collection('x2')[0]
        predictions = tf.get_collection('prediction')[0]