稀疏表示 tensorflow
时间: 2023-08-29 07:10:57 浏览: 56
稀疏表示是指在一个向量空间中,只保留一小部分非零的向量元素,其余元素均为零。在 TensorFlow 中,可以使用 `tf.SparseTensor` 类来实现稀疏表示。
`tf.SparseTensor` 类是一种稀疏张量类型,由三个属性组成:`indices`、`values` 和 `dense_shape`。其中,`indices` 属性是一个二维整型张量,用于表示每个非零元素的索引;`values` 属性是一个一维张量,包含了所有非零元素的值;`dense_shape` 属性是一个一维整型张量,表示稀疏张量的形状。
以下是一个使用 `tf.SparseTensor` 类实现稀疏表示的例子:
```
import tensorflow as tf
# 创建稀疏张量
indices = [[0, 1], [2, 4], [3, 2]]
values = [1.0, 2.0, 3.0]
dense_shape = [4, 5]
sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices, values, dense_shape)
# 转换为密集张量
dense_tensor = tf.sparse.to_dense(sparse_tensor)
print(dense_tensor)
```
上述代码中,我们创建了一个 $4 \times 5$ 的稀疏张量,其中三个非零元素分别位于 $(0,1)$、$(2,4)$ 和 $(3,2)$。然后,我们使用 `tf.sparse.to_dense` 函数将稀疏张量转换为密集张量,并打印出结果。输出如下:
```
tf.Tensor(
[[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 2.]
[0. 0. 3. 0. 0.]], shape=(4, 5), dtype=float32)
```
可以看到,稀疏张量被转换为了密集张量,其中非零元素的位置和值都被正确地保留了下来。
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