如果一个张量有很多为0的值，那么这个张量被称为稀疏张量。
让我们来看这样的一个一维的稀疏张量
[0, 7, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0]
同一个张量的稀疏表示只关注非零值
values = [7, 8]
同时我们也必须通过索引记住非零值出现的位置。
indices = [[1],[4]]
有了值和索引，然而信息还不够充分，该张量有多少个零？因此我们要记住该张量的密集形状。
dense_shape = [9]
因此总共有三个东西：values, indices和dense_shape， 用来代表一个张量的稀疏表示。
完结！