Атрибут indices

Атрибут indices класса SparseTensor возвращает двумерный целочисленный тензор формы [N, rank], где N - количество ненулевых элементов, а rank - размерность разреженного тензора. Каждая строка содержит координаты одного ненулевого элемента. Атрибут доступен только для чтения и является частью внутреннего представления разреженного тензора наряду с values и dense_shape.

Синтаксис

sparse_tensor.indices

Пример

Давайте создадим разреженный тензор из плотного и посмотрим на его атрибут indices:

import tensorflow as tf

st = tf.sparse.from_dense(tf.constant([[1, 0, 3], [0, 5, 0]]))
print(st.indices)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[0 0]
 [0 2]
 [1 1]], shape=(3, 2), dtype=int64)

Пример

Давайте создадим разреженный тензор напрямую, передав координаты ненулевых элементов, их значения и форму:

import tensorflow as tf

indices = tf.constant([[0, 1], [1, 0], [1, 2]])
values = tf.constant([10, 20, 30])
dense_shape = tf.constant([2, 3])

st = tf.sparse.SparseTensor(indices, values, dense_shape)
print(st.indices)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[0 1]
 [1 0]
 [1 2]], shape=(3, 2), dtype=int32)

Пример

Давайте получим координаты ненулевых элементов и восстановим по ним плотный тензор:

<+python+> import tensorflow as tf st = tf.sparse.from_dense(tf.constant([[1, 0, 3], [0, 5, 0]])) idx = st.indices print(idx) print(tf.sparse.to_dense(st)) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[0 0]
 [0 2]
 [1 1]], shape=(3, 2), dtype=int64)
tf.Tensor(
[[1 0 3]
 [0 5 0]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Смотрите также

класс SparseTensor,
который представляет разреженный тензор
атрибут values,
который хранит значения ненулевых элементов
атрибут dense_shape,
который хранит плотную форму разреженного тензора
метод from_value,
который создает разреженный тензор из значения