Атрибут values класса SparseTensor

Атрибут values класса SparseTensor возвращает тензор с ненулевыми значениями разреженного тензора. Разреженный тензор хранит только ненулевые элементы, а их позиции описываются отдельно с помощью атрибутов indices и dense_shape. Атрибут values имеет тип данных элементов разреженного тензора и форму, равную количеству ненулевых элементов.

Синтаксис

t.values

Пример

Давайте создадим разреженный тензор из списка значений и списка индексов, а затем выведем его ненулевые значения:

import tensorflow as tf

values = [1, 2, 3]
indices = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
dense_shape = [3, 3]

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

Результат выполнения кода:

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

Пример

Давайте создадим разреженный тензор с типом данных float32 и выведем его значения:

import tensorflow as tf

values = [1.5, 2.5, 3.5]
indices = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
dense_shape = [3, 3]

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

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1.5 2.5 3.5], shape=(3,), dtype=float32)

Пример

Давайте преобразуем разреженный тензор в плотный и убедимся, что значения совпадают:

import tensorflow as tf

values = [1, 2, 3]
indices = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
dense_shape = [3, 3]

t = tf.sparse.SparseTensor(indices=indices, values=values, dense_shape=dense_shape)
dense = tf.sparse.to_dense(t)

print(t.values)
print(dense)

Результат выполнения кода:

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

Смотрите также

класс SparseTensor,
который представляет разреженный тензор
атрибут indices,
который возвращает индексы ненулевых элементов
атрибут dense_shape,
который возвращает форму плотного тензора
метод from_value,
который создает разреженный тензор из плотного