关于稀疏张量表示

Question

在Tensorflow的稀疏张量表示的上下文中，document给出了如下定义和对应的例子。我可以看到为什么shape=[3,4]，但我不太清楚为什么indices=[[0, 0], [1, 2]] 和values=[1, 2]。谢谢。

Answer 1

当一个值比另一个值表示方式（方式）更多时，我们通常使用稀疏向量/矩阵/张量。通常，该值为零，如您在示例中所见。

现在，诀窍是考虑张量的值默认为 0，然后指定哪些元素不为 0。

您可以将indices 视为ndims 空间中的坐标，并将values 视为相应的值。

• 密集张量哲学：“创建一个张量，如：[[1, 0,0,0],[0,0,2,0],[0,0,0,0]]”

• 稀疏张量哲学：

  • "创建一个具有 [3,4] 形状的零值张量
  • 将1 (=values[0]) 输入[0,0] (=indices[0])
  • 然后将2 (=values[1]) 输入[1,2] (=indices[1])。

例如，如果要在右下角添加一个3a，则必须设置indices=[[0,0],[1,2],[2, 4]]、values=[1,2,3]。

明白了吗？ 希望对你有帮助