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


将稀疏表示转换为密集张量。

用法

tf.raw_ops.SparseToDense(
    sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value,
    validate_indices=True, name=None
)

参数

  • sparse_indices 一个Tensor。必须是以下类型之一：int32 , int64。 0-D、1-D 或 2-D。 sparse_indices[i] 包含将放置 sparse_values[i] 的完整索引。
  • output_shape 一个Tensor。必须与 sparse_indices 具有相同的类型。一维。密集输出张量的形状。
  • sparse_values 一个Tensor。一维。与 sparse_indices 的每一行对应的值，或用于所有稀疏索引的标量值。
  • default_value 一个Tensor。必须与 sparse_values 具有相同的类型。为 sparse_indices 中未指定的索引设置的标量值。
  • validate_indices 可选的 bool 。默认为 True 。如果为真，则检查索引以确保它们按字典顺序排序并且没有重复。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • 一个Tensor。具有与 sparse_values 相同的类型。

构建一个形状为 output_shape 的数组 dense，使得

# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values:default_value)

# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]

# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]

dense 中的所有其他值都设置为 default_value 。如果sparse_values 是标量，则所有稀疏索引都设置为此单个值。

索引应按字典顺序排序，索引不得包含任何重复。如果validate_indices 为真，则在执行期间检查这些属性。

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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.SparseToDense。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。