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Python tf.sparse.to_dense用法及代码示例


SparseTensor 转换为密集张量。

用法

tf.sparse.to_dense(
    sp_input, default_value=None, validate_indices=True, name=None
)

参数

  • sp_input 输入 SparseTensor
  • default_value sp_input 中未指定的索引设置的标量值。默认为零。
  • validate_indices 一个布尔值。如果 True ,则检查索引以确保它们按字典顺序排序并且没有重复。
  • name 返回张量的名称前缀(可选)。

返回

  • 具有 sp_input.dense_shape 形状和由 sp_input 中的非空值指定的值的密集张量。不在 sp_input 中的索引分配为 default_value

抛出

  • TypeError 如果 sp_input 不是 SparseTensor

对于这个具有三个非空​​值的稀疏张量:

sp_input = tf.SparseTensor(
  dense_shape=[3, 5],
  values=[7, 8, 9],
  indices =[[0, 1],
            [0, 3],
            [2, 0]])

输出将是一个密集的 [3, 5] 张量,其值:

tf.sparse.to_dense(sp_input).numpy()
array([[0, 7, 0, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [9, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

注意:索引必须没有重复。仅当 validate_indicesTrue 时才进行测试。

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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.sparse.to_dense。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。