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tf.sparse.SparseTensor

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

スパーステンソルを表します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

:TensorFlowは、3つの別々の稠密テンソルとして疎テンソル表すindicesvalues 、およびdense_shape 。 Pythonで三のテンソルをに集められるSparseTensor使用を容易にするためのクラス。あなたは別の持っている場合はindicesvalues 、およびdense_shapeテンソルを、でそれらをラップSparseTensor下のOPSに渡す前にオブジェクト。

具体的には、スパーステンソルSparseTensor(indices, values, dense_shape) 、以下の成分、含むN及びndims値の数との次元数であるSparseTensorそれぞれ、。

  • indices :A 2-D形状のテンソルのInt64 [N, ndims]非ゼロ値(要素がゼロインデックス付きである)を含む疎テンソルの要素のインデックスを指定します。例えば、 indices=[[1,3], [2,4]] 、[1,3]および[2,4]のインデックスを持つ要素は、ゼロでない値を持つ指定されています。

  • values :任意のタイプおよび形状のA 1-Dテンソル[N]の各要素の値を供給し、 indices 。例えば、与えられたindices=[[1,3], [2,4]]パラメータvalues=[18, 3.6]疎テンソルの要素[1,3]が18の値、及び要素を有する指定されていること[ 1,2,4]テンソルの3.6の値を有します。

  • dense_shape :A形の1-DのInt64のテンソル[ndims]疎テンソルのdense_shapeを指定します。各次元の要素数を示すリストを取ります。例えば、 dense_shape=[3,6]二次元3×6テンソルを指定し、 dense_shape=[2,3,4] 、三次元2x3x4テンソルを指定し、 dense_shape=[9] 9つの要素と一次元テンソルを指定します。

対応する高密度のテンソルを満たします:

 dense.shape = dense_shape
dense[tuple(indices[i])] = values[i]
 

慣例により、 indices行優先順(またはタプルに等価的辞書式順序でソートされるべきindices[i]とき、これは強制ではありませんSparseTensorオブジェクトが構築されているが、ほとんどのオペレーションは、正しい順序付けを前提としています。スパーステンソルの順序付けた場合はst間違っている、固定バージョンが呼び出すことによって取得することができtf.sparse.reorder(st)

例:スパーステンソル

 SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])
 

密なテンソルを表し、

 [[1, 0, 0, 0]
 [0, 0, 2, 0]
 [0, 0, 0, 0]]
 

indices 形状の2-DのInt64のテンソル[N, ndims]
values 任意のタイプおよび形状の1次元テンソル[N]
dense_shape 形状の1-DのInt64のテンソル[ndims]

ValueError 場合熱心SparseTensorを構築するときdense_shape不明であるか、未知の要素(Noneまたは-1)が含まれています。

dense_shape 密なテンソルの形状を表すのInt64の1-Dテンソル。
dtype DTypeこのテンソルの要素の。
graph Graph指標、値、およびdense_shapeテンソルが含まれています。
indices 示さ緻密テンソルにおける非ゼロ値のインデックス。
op Operation生成values出力として。
shape 取得TensorShape密なテンソルの形状を表すを。
values 示さ緻密テンソルにおける非ゼロ値。

メソッド

consumers

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eval

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このスパーステンソル評価Session

このメソッドを呼び出すと、このテンソルを生成する動作に必要な入力を生成するすべての先行動作を実行します。

引数
feed_dict マップする辞書Tensorフィード値にオブジェクトを。参照tf.Session.run有効なフィード値の説明について。
session (オプション。) Sessionこのスパーステンソルを評価するために使用されます。なした場合、デフォルトのセッションが使用されます。

戻り値
SparseTensorValueオブジェクト。

from_value

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get_shape

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取得TensorShape密なテンソルの形状を表すを。

戻り値
TensorShapeオブジェクト。

__div__

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コンポーネントごとの除算密集テンソルによってSparseTensor。

制限 :このオペアンプはまばらな側面ではなく、他の方向に密側を放送します。

引数
sp_indices A Tensor型のint64 。 2-D。 N x R正規の順序でおそらく、SparseTensor非空の値のインデックスを有するマトリックスをしません。
sp_values A Tensor 。 :次のいずれかのタイプでなければならないfloat32float64int32uint8int16int8complex64int64qint8quint8qint32bfloat16uint16complex128halfuint32uint64 。 1-D。 Nに対応する非空の値sp_indices
sp_shape A Tensor型のint64 。 1-D。入力SparseTensorの形状。
dense A Tensor 。同じ型を持つ必要がありますsp_valuesR -D。密なテンソルオペランド。
name 操作の名前(オプション)。

戻り値
A Tensor 。同じ型を持つsp_values

__mul__

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コンポーネントごとの乗算密集テンソルによってSparseTensor。

スパーステンソルで暗黙的にゼロ要素に対応する出力位置がゼロになり、それが+/- INFとそのINF * 0だ場合でも(関係なく、密なテンソルの内容の、(すなわち、収納スペースを取りません)== NaNを)。

制限 :このオペアンプはまばらな側面ではなく、他の方向に密側を放送します。

引数
sp_indices A Tensor型のint64 。 2-D。 N x R正規の順序でおそらく、SparseTensor非空の値のインデックスを有するマトリックスをしません。
sp_values A Tensor 。 :次のいずれかのタイプでなければならないfloat32float64int32uint8int16int8complex64int64qint8quint8qint32bfloat16uint16complex128halfuint32uint64 。 1-D。 Nに対応する非空の値sp_indices
sp_shape A Tensor型のint64 。 1-D。入力SparseTensorの形状。
dense A Tensor 。同じ型を持つ必要がありますsp_valuesR -D。密なテンソルオペランド。
name 操作の名前(オプション)。

戻り値
A Tensor 。同じ型を持つsp_values

__truediv__

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「sp_t / dense_t」の内部ヘルパー関数。