1.作用

对于处理包含大量文字或数字类别的特征时可使用hash的方式，这能快速地建立对应的对照表，缺点则是会有哈希冲突的问题。

官方解释：代表稀疏特征，其中ID由散列设置。即：当你的稀疏特征是字符串或整数格式，并且要将输入分配到有限数量的散列桶使用此功能。

输入：

key：features是一个字典，key是特征名字，value是特征值。features[key]或者是Tensor或SparseTensor 。如果Tensor ，缺失值，可以表示为-1为int和''字符串，这将通过此功能列被删除。

hash_bucket_size：一个int> 1.桶的数量。大小一般设置为总类别数的2-5倍，该函数适用于不能确定所有类别样式的类别变量

dtype = tf.dtypes.string ：该类型的特征。只有字符串和整数类型的支持。

输出：

一个HashedCategoricalColumn 。

2.例子

import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
#特征数据
features = {
    'department': ['sport', 'sport', 'drawing', 'gardening', 'travelling'],
}
#特征列
department = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('department', 5, dtype=tf.string)
department = tf.feature_column.indicator_column(department)
#组合特征列
columns = [department]
#输入层（数据，特征列）
inputs = tf.feature_column.input_layer(features, columns)
#初始化并运行
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(tf.tables_initializer())
sess.run(init)

v=sess.run(inputs)
print(v)

情况一：hash_bucket_size = 5，即features[department]中的元素个数，从输出结果可以看出，是有冲突的，第三行和第五行重复，但是对应的drawing和travelling是不同的，所以存在了这样一个缺点。

输出：

[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]]

情况二：是不是将hash_bucket_size设置大一些，不会出现冲突现象呢？这里另hash_bucket_size=10，从下面的输出来看，还会有重复。

输出：

[[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]]

thinking：

hash会有冲突，为什么还会存在这个函数呢？对hash后的结果有什么影响呢？

1.该函数能将单词进行hash，相比于tf.feature_column.categorical_column_with_identity()，它不用将单词list转化为数值型的list，直接可对单词进行hash，将每一个单词作为一个类别。

2.在单词类别较少的情况下，可以通过设置较大的hash_bucket_size，来解决hash冲突问题。比如讲hash_bucket_size=15，得到下面的输出：

[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] #'sport'
 [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] #'sport'
 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] #'drawing'
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] #'gardening'
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]] #'travelling'

hash_bucket_size的大小一般设置为总类别数的2-5倍，但hash_bucket_size可以设大也可以设小 设小了节约空间但是增大了冲突；设大了增加空间但是减少了冲突。具体情况需要试验。

当需要hash映射的量增加大到亿级别的时，增加hash_bucket_size的方法就不行了，此时需要另辟他径，需要引入外部方法，比如手写一个hash映射函数；再比如，借鉴阿里对处理亿万级别的用户id的方法。

3.hash冲突的影响：从结果上来看，使用的时候，两个不同的uuid，被映射为了一个hash，也即是这两个uuid上没有区分能力，不过很多时候tensorflow还是能够利用其他的特征列把它们区分开。所以，为了有效减少内存和计算时间，可以这么做。

参考：

1.官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/feature_column/categorical_column_with_hash_bucket

2.例子的来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73701872