Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.sparse_placeholder

Вставляет заполнитель для разреженного тензора, который всегда будет передаваться.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.sparse.placeholder

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

Переход на TF2

Внимание: Этот API разработан для TensorFlow v1. Продолжайте читать, чтобы узнать, как перейти с этого API на эквивалентную встроенную реализацию TensorFlow v2. Инструкции по переносу остального кода см. в руководстве по миграции с TensorFlow v1 на TensorFlow v2.

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
  • Демонстрация Universal Sentence Encoder-Lite
Важно: При вычислении этого разреженного тензора возникнет ошибка. Его значение необходимо передать с помощью необязательного аргумента feed_dict функции 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 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

Spec-Zone.ru

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