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Python tf.RaggedTensor.from_sparse用法及代碼示例

用法

@classmethod
from_sparse(
    st_input, name=None, row_splits_dtype=tf.dtypes.int64
)

參數

st_input 要轉換的稀疏張量。必須有等級2。
name 返回張量的名稱前綴(可選)。
row_splits_dtype dtype 用於返回的 RaggedTensor 的 row_splits 張量。 tf.int32 或 tf.int64 之一。

返回

與 st_input 具有相同值的 RaggedTensor 。 output.ragged_rank = rank(st_input) - 1 。 output.shape = [st_input.dense_shape[0], None] 。

拋出

ValueError 如果 st_input 中的維數不是靜態已知的，或者不是兩個。

將 2D tf.sparse.SparseTensor 轉換為 RaggedTensor 。

output RaggedTensor 的每一行都將包含來自 st_input 中同一行的顯式值。 st_input 必須是 ragged-right。如果不是它不是ragged-right，則會產生錯誤。

例子：

indices = [[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [3, 0]]
st = tf.sparse.SparseTensor(indices=indices,
                            values=[1, 2, 3, 4, 5],
                            dense_shape=[4, 3])
tf.RaggedTensor.from_sparse(st).to_list()
[[1, 2, 3], [4], [], [5]]

目前僅支持二維SparseTensors。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.RaggedTensor.from_sparse。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。