Por ejemplo, tengo datos en lo siguientecsv formato:

csv
col0  col1  col2  col3
1     A     E|A|C 3
0     B     D|F   2 
2     C     |     2 

Cada columna separada por comas representa una característica. Normalmente, una característica es única (p. Ej.col0, col1, col3), pero en este caso, la función paracol2 tiene múltiples entradas (separadas por |).

Estoy seguro de que tensorflow puede manejar funciones de un solo hot con tensor disperso, pero no estoy seguro de si podría manejar funciones con múltiples entradas comocol2?

¿Cómo se debe representar en el tensor disperso de Tensorflow?

Estoy usando el siguiente código (pero no sé el método de entrada decol2)

col0 = tf.feature_column.numeric_column('ID')
col1 = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('Title', hash_bucket_size=1000)
col3 = tf.feature_column.numeric_column('Score')

columns = [col0, col1, col3]

tf.estimator.DNNClassifier(
        model_dir=None,
        feature_columns=columns,
        hidden_units=[10, 10],
        n_classes=4
    )

Gracias por tu ayuda.