將 SparseTensor 轉換為密集張量。
用法
tf.sparse.to_dense(
sp_input, default_value=None, validate_indices=True, name=None
)參數
-
sp_input輸入SparseTensor。 -
default_value為sp_input中未指定的索引設置的標量值。默認為零。 -
validate_indices一個布爾值。如果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返回張量的名稱前綴(可選)。
返回
-
具有
sp_input.dense_shape形狀和由sp_input中的非空值指定的值的密集張量。不在sp_input中的索引分配為default_value。
拋出
-
TypeError如果sp_input不是SparseTensor。
對於這個具有三個非空值的稀疏張量：
sp_input = tf.SparseTensor(
dense_shape=[3, 5],
values=[7, 8, 9],
indices =[[0, 1],
[0, 3],
[2, 0]])輸出將是一個密集的 [3, 5] 張量，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：索引必須沒有重複。僅當 validate_indices 為 True 時才進行測試。
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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.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。