我几乎所有项目都使用 keras.layers.Embedding 。但是，最近我想弄弄tf.data并找到 feature_column.embedding_column 。

从文档中：

feature_column.embedding_column - DenseColumn可从稀疏的分类输入中转换。   输入稀疏但要转换为密集输入时使用   表示形式（例如，用于馈送至DNN）。

keras.layers.Embedding -将正整数（索引）转换为固定大小的密集向量。   例如[[4],[20]] -> [[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]   该层只能用作模型的第一层。

我的问题是，两种api在不同类型的输入数据上是否做相同的事情（例如，对于keras.layers.Embedding及其单编码的rep [例如，输入-[0,1,2]-[ [1,0]，[0,1] for feature_column.embedding_column）？