Tensorflow方法tf.SparseTensor使用说明

本文解析了TensorFlow中SparseTensor的具体用法,包括参数含义及如何构造稀疏张量。通过实例展示如何使用values、indices和shape来定义一个SparseTensor。
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  今天看到了tf.SparseTensor(values=['en','fr','zh'],indices=[[0,0],[0,1],[2,0]],shape=[3,2])这么个方法,不是很理解各个参数的含义,和方法的用途,网上也没找到太清晰的说明,于是通过help查看了相关文档
 

  从阅读上面参数说明会了解到,首先shape会产生一个数组,以最开始定义的方程为例

1、shape=[3,2] ,生成3*2的数组     
     
2、indices=[[0,0],[0,1],[2,0]],说明上面数组的这些下标的位置是有值的

3、values=['en','fr','zh'],那么这些不为0的位置的值是多少呢?就是与values给的这些值相对应,最终表示的矩阵为:
[['en' 'fr'] 
['0' '0'] 
['zh' '0']]
  对优快云的排版表示很无语,这是我排了3个小时的结果,不瞒你们说,我现在的内心是崩溃的

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