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Python tf.compat.v1.sparse_to_dense用法及代碼示例

將稀疏表示轉換為密集張量。 (已棄用)

用法

tf.compat.v1.sparse_to_dense(
    sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value=0,
    validate_indices=True, name=None
)

參數

  • sparse_indices int32 或 int64 類型的 0-D、1-D 或 2-D Tensor。 sparse_indices[i] 包含將放置 sparse_values[i] 的完整索引。
  • output_shape 與 sparse_indices 類型相同的一維 Tensor 。密集輸出張量的形狀。
  • sparse_values 0-D 或 1-D Tensor 。與 sparse_indices 的每一行對應的值，或用於所有稀疏索引的標量值。
  • default_value 與 sparse_values 類型相同的 0-D Tensor。為 sparse_indices 中未指定的索引設置的值。默認為零。
  • validate_indices 一個布爾值。如果為 True，則檢查索引以確保它們按字典順序排序並且沒有重複。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • 密集的 Tensor 形狀 output_shape 。具有與 sparse_values 相同的類型。

警告：此函數已棄用。它將在未來的版本中刪除。更新說明：創建 tf.sparse.SparseTensor 並改用 tf.sparse.to_dense。

構建一個形狀為 output_shape 的數組 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 中的所有其他值都設置為 default_value 。如果sparse_values 是標量，則所有稀疏索引都設置為此單個值。

索引應按字典順序排序，索引不得包含任何重複。如果 validate_indices 為 True，則在執行期間檢查這些屬性。

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.compat.v1.sparse_to_dense。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。