tf.compat.v1.sparse_to_dense
Преобразует разреженное представление в плотный тензор. (устарело)
tf.compat.v1.sparse_to_dense(
sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value=0,
validate_indices=True, name=None
)
Создаёт массив dense с формой output_shape, таким образом, что
# If sparse_indices is scalar dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value) # If sparse_indices is a vector, then for each i dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i] # If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n) dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
Все остальные значения в dense устанавливаются в default_value. Если sparse_values является скаляром, все разреженные индексы устанавливаются в это единственное значение.
Индексы должны быть отсортированы в лексикографическом порядке, и индексы не должны содержать повторений. Если validate_indices имеет значение True, эти свойства проверяются во время выполнения.
| Аргументы | |
|---|---|
sparse_indices | 0-мерный, 1-мерный или 2-мерный Tensor типа int32 или int64. sparse_indices[i] содержит полный индекс, где будет размещено sparse_values[i]. |
output_shape | 1-мерный Tensor того же типа, что и sparse_indices. Форма плотного тензора вывода. |
sparse_values | 0-мерный или 1-мерный Tensor. Значения, соответствующие каждому ряду sparse_indices, или скалярное значение, которое будет использоваться для всех разреженных индексов. |
default_value | 0-мерный Tensor того же типа, что и sparse_values. Значение, которое устанавливается для индексов, не указанных в sparse_indices. По умолчанию равно нулю. |
validate_indices | Булево значение. Если True, индексы проверяются на то, чтобы они были отсортированы в лексикографическом порядке и не содержали повторений. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Плотный Tensor с формой output_shape. Имеет тот же тип, что и sparse_values. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/sparse_to_dense
