在Tensorflow现有估计器中将文本用作要素列

，可以通过使用tf.feature_column模块中的tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list函数将文本转换为要素列。

要素列是Tensorflow中用于表示特征的数据结构。它允许我们将不同类型的特征（如文本、数值、类别等）转换为模型可以处理的格式。

首先，我们需要创建一个词汇表，其中包含要素列所能够接受的所有文本值。可以通过提供一个包含所有文本值的列表来创建词汇表。例如，如果我们有一个特征列代表颜色，可能的文本值是["红色"，"蓝色"，"绿色"]。然后，我们可以使用tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list函数将这个词汇表转换为要素列。代码示例如下：

import tensorflow as tf

# 定义词汇表
colors = ["红色", "蓝色", "绿色"]

# 将词汇表转换为要素列
color_column = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
    key="color", vocabulary_list=colors)

# 在估计器中使用要素列
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=[color_column], ...)

在上面的示例中，我们定义了一个词汇表colors，其中包含了要素列能够接受的所有文本值。然后，我们使用tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list函数将词汇表转换为要素列color_column。最后，我们将color_column传递给估计器的feature_columns参数中。

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