Python tf.raw_ops.SparseFillEmptyRows用法及代码示例

用默认值填充输入 2-D SparseTensor 中的空行。

用法

tf.raw_ops.SparseFillEmptyRows(
    indices, values, dense_shape, default_value, name=None
)

indices Tensor 类型为 int64 。二维。稀疏张量的索引。
values 一个Tensor。一维。稀疏张量的值。
dense_shape Tensor 类型为 int64 。一维。稀疏张量的形状。
default_value 一个Tensor。必须与 values 具有相同的类型。 0-D。对于输入稀疏张量中缺少的行，插入位置 [row, 0, ..., 0] 的默认值。输出 index ：2-D。填充稀疏张量的索引。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 对象的元组(output_indices、output_values、empty_row_indicator、reverse_index_map)。
output_indices Tensor 类型为 int64 。
output_values 一个Tensor。具有与 values 相同的类型。
empty_row_indicator Tensor 类型为 bool 。
reverse_index_map Tensor 类型为 int64 。

输入 SparseTensor 通过输入元组 (indices , values , dense_shape) 表示。输出 SparseTensor 具有相同的 dense_shape 但具有索引 output_indices 和值 output_values 。

此操作为没有任何值的每一行插入一个条目。索引创建为 [row, 0, ..., 0] ，插入的值为 default_value 。

例如，假设 sp_input 具有形状 [5, 6] 和非空值：

[0, 1]:a
[0, 3]:b
[2, 0]:c
[3, 1]:d

第 1 行和第 4 行为空，因此输出的形状为 [5, 6]，其值：

[0, 1]:a
[0, 3]:b
[1, 0]:default_value
[2, 0]:c
[3, 1]:d
[4, 0]:default_value

输出 SparseTensor 将按行优先顺序排列，并具有与输入相同的形状。

此操作还返回一个形状为 [dense_shape[0]] 的指示向量，使得

empty_row_indicator[i] = True iff row i was an empty row.

以及在反向传播期间使用的反向索引图矢量形状[indices.shape[0]]，

reverse_index_map[j] = out_j s.t. indices[j,:] == output_indices[out_j,:]

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.SparseFillEmptyRows。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。