tensorflow2是否有像(tf1)`tf.feature_column.input_layer`这样的函数来测试输入列？

TensorFlow 2中没有与(tf1)tf.feature_column.input_layer功能完全相同的函数，但是可以通过使用tf.keras.layers.DenseFeatures来实现类似的功能。tf.keras.layers.DenseFeatures是一个可用于将输入列转换为密集特征的层。

tf.keras.layers.DenseFeatures的作用是将特征列（feature columns）转换为密集的张量。它接受一个特征列字典作为输入，并返回一个包含所有特征的单个张量。这个张量可以作为神经网络的输入。

下面是使用tf.keras.layers.DenseFeatures进行特征转换的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义特征列
feature_columns = [
    tf.feature_column.numeric_column("feature1"),
    tf.feature_column.numeric_column("feature2"),
    tf.feature_column.embedding_column(tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("feature3", ["a", "b", "c"]), dimension=3)
]

# 创建输入层
input_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns)

# 使用输入层进行特征转换
input_tensor = input_layer({"feature1": tf.constant([1.0]), "feature2": tf.constant([2.0]), "feature3": tf.constant(["a"])})

# 打印转换后的特征张量
print(input_tensor)

在上面的代码中，我们首先定义了一些特征列（feature columns），包括数值型特征列和类别型特征列。然后，我们创建了一个tf.keras.layers.DenseFeatures层，并将特征列传递给该层。最后，我们使用输入层将输入数据（在这里是一个字典）转换为特征张量。

通过使用tf.keras.layers.DenseFeatures，我们可以实现类似于tf.feature_column.input_layer的功能，并将其应用于TensorFlow 2中的模型训练和推理过程。

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