问题描述
给定 tf.data.Dataset，我们目前可以使用以下方法快速拟合线性模型：
linear_model = tf.experimental.LinearModel()
linear_model.compile('adam','mse')
linear_model.fit(tf_data_dataset,epochs)
但是，在这种方法中，我无法在不显式更改 tf_data_dataset 的情况下对跨列交互进行建模。
例如，在 Keras 中，如果我将网络的第一层设计为 tf.keras.layers.DenseFeatures(tf_feature_columns_l)(tf_feature_columns_input_dict)，我可以在相关输入和参数中包含交叉列，而无需修改数据集。
我如何对 tf.experimental.LinearModel()进行同样的操作？
解决方法
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