Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.sparse_placeholder

Вставляет заполнитель для разреженного тензора, который всегда будет подгружаться.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.sparse.placeholder

tf.compat.v1.sparse_placeholder(
    dtype, shape=None, name=None
)

Миграция в TF2

Внимание: Этот API был разработан для TensorFlow v1. Продолжайте чтение, чтобы узнать, как мигрировать от этого API к эквиваленту в TensorFlow v2. См. Руководство по миграции TensorFlow v1 в TensorFlow v2 для инструкций по миграции остальной части вашего кода.

Этот API несовместим с немедленным выполнением и tf.function. Чтобы мигрировать в TF2, перепишите код, чтобы он был совместим с немедленным выполнением. Проверьте руководство по миграции по замене Session.run вызовов. В TF2 вы можете просто передавать тензоры непосредственно в операции и слои. Если вы хотите явно настроить свои входные данные, также см. Функциональный API Keras по использованию tf.keras.Input для замены tf.compat.v1.sparse_placeholder. tf.function аргументы также выполняют работу tf.compat.v1.sparse_placeholder. Для получения более подробной информации, пожалуйста, прочтите Улучшенная производительность с tf.function.

Описание

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
  • Демонстрация Universal Sentence Encoder-Lite
Важно: Этот разреженный тензор вызовет ошибку при оценке. Его значение должно быть загружено с помощью необязательного аргумента feed_dict к Session.run(), Tensor.eval() или Operation.run().

Например:

x = tf.compat.v1.sparse.placeholder(tf.float32)
y = tf.sparse.reduce_sum(x)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: will fail because x was not fed.

  indices = np.array([[3, 2, 0], [4, 5, 1]], dtype=np.int64)
  values = np.array([1.0, 2.0], dtype=np.float32)
  shape = np.array([7, 9, 2], dtype=np.int64)
  print(sess.run(y, feed_dict={
    x: tf.compat.v1.SparseTensorValue(indices, values, shape)}))  # Will
    succeed.
  print(sess.run(y, feed_dict={
    x: (indices, values, shape)}))  # Will succeed.

  sp = tf.sparse.SparseTensor(indices=indices, values=values,
                              dense_shape=shape)
  sp_value = sp.eval(session=sess)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: sp_value}))  # Will succeed.
Аргументы
dtype Тип элементов values в подлежащем загрузке тензоре.
shape Формат тензора для загрузки (необязательно). Если размерность не указана, вы можете загрузить разреженный тензор любой формы.
name Имя для префикса операций (необязательно).
Возвращает
SparseTensor, который может использоваться в качестве обработчика для загрузки значения, но не вычисляется напрямую.
Возникает
RuntimeError если включено немедленное выполнение

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/sparse_placeholder

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API