tf.compat.v1.sparse_placeholder
Вставляет заполнитель для разреженного тензора, который всегда будет передаваться.
tf.compat.v1.sparse_placeholder(
dtype, shape=None, name=None
)
Переход на TF2
Этот API несовместим с eager execution и tf.function. Чтобы перейти на TF2, перепишите код так, чтобы он поддерживал eager execution. Информацию о замене вызовов Session.run см. в руководстве по миграции. В TF2 можно просто передавать тензоры непосредственно в операции и слои. Если вы хотите явно настроить входные данные, см. также сведения об использовании функционального API Keras и tf.keras.Input для замены tf.compat.v1.sparse_placeholder. Аргументы tf.function также выполняют функцию tf.compat.v1.sparse_placeholder. Дополнительные сведения см. в статье Повышение производительности с помощью tf.function.
Описание
Используется в блокнотах
| Используется в руководствах |
|---|
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 передаваемом тензоре. |
shape | Форма передаваемого тензора (необязательно). Если форма не указана, можно передать разреженный тензор с любой формой. |
name | Префикс для имен операций (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
SparseTensor, который можно использовать как дескриптор для передачи значения, но нельзя вычислить напрямую. |
| Вызывает исключения | |
|---|---|
RuntimeError | если включен eager execution |
© 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