Метод to_sparse

Метод to_sparse применяется к объекту RaggedTensor и преобразует его в разреженный тензор SparseTensor. Первым параметром можно передать значение, которым будут заполнены пропущенные элементы default_value. Вторым параметром задается имя операции name.

Рваный тензор содержит строки разной длины, а разреженный тензор хранит только ненулевые значения вместе с их индексами. Метод to_sparse выполняет это преобразование автоматически.

Синтаксис

RaggedTensor.to_sparse(default_value=None, name=None)

Пример

Давайте создадим рваный тензор из вложенных списков и преобразуем его в разреженный тензор:

import tensorflow as tf

rt = tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]])
sp = rt.to_sparse()
print(sp)

Результат выполнения кода:

tf.SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 0]
 [0 1]
 [1 0]
 [2 0]
 [2 1]
 [2 2]], shape=(6, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1 2 3 4 5 6], shape=(6,), dtype=int32), dense_shape=tf.Tensor([3 3], shape=(2,), dtype=int64))

Пример

Давайте преобразуем рваный тензор в разреженный с заполнением пропусков значением 0:

import tensorflow as tf

rt = tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]])
sp = rt.to_sparse(default_value=0)
print(sp)

Результат выполнения кода:

tf.SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 0]
 [0 1]
 [1 0]
 [2 0]
 [2 1]
 [2 2]], shape=(6, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1 2 3 4 5 6], shape=(6,), dtype=int32), dense_shape=tf.Tensor([3 3], shape=(2,), dtype=int64))

Пример

Давайте проверим, что полученный объект действительно является разреженным тензором:

import tensorflow as tf

rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4, 5], [6]])
sp = rt.to_sparse()
print(type(sp))
print(sp.values)

Результат выполнения кода:

<class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>
tf.Tensor([1 2 3 4 5 6], shape=(6,), dtype=int32)

Смотрите также

класс RaggedTensor,
который представляет рваный тензор
метод to_tensor,
который преобразует рваный тензор в плотный
метод to_list,
который преобразует рваный тензор в список
метод with_row_splits_dtype,
который меняет тип данных разбиения по строкам