Метод eval

Метод eval класса SparseTensor преобразует разреженный тензор в обычный плотный тензор. Это полезно, когда нужно получить значения разреженного тензора в виде стандартного массива TensorFlow для дальнейших вычислений или визуализации. Метод не принимает обязательных параметров и возвращает объект tf.Tensor.

Синтаксис

SparseTensor.eval()

Пример

Давайте создадим разреженный тензор и преобразуем его в плотный с помощью метода eval:

import tensorflow as tf

st = tf.sparse.SparseTensor(
	indices=[[0, 0], [1, 2]],
	values=[1, 2],
	dense_shape=[2, 3]
)

res = st.eval()
print(res)

Результат выполнения кода:

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

Пример

Давайте создадим разреженный тензор с типом float32 и преобразуем его в плотный:

<+python+> import tensorflow as tf st = tf.sparse.SparseTensor( indices=[[0, 1], [1, 0], [1, 3]], values=[1.5, 2.5, 3.5], dense_shape=[2, 4] ) res = st.eval() print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[0.  1.5 0.  0. ]
 [2.5 0.  0.  3.5]], shape=(2, 4), dtype=float32)

Смотрите также

класс SparseTensor,
который представляет разреженный тензор
метод from_value,
который создает разреженный тензор из плотного
атрибут indices,
который хранит индексы ненулевых элементов
атрибут values,
который хранит значения ненулевых элементов