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这篇文章将为大家详细讲解有关TensorFlow构造稀疏张量怎么表示，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
对于多维的稀疏数据，TensorFlow 支持 SparseTensor 表示。
构造稀疏张量
SparseTensor(indices, values, dense_shape)
indices是一个维度为(n, ndims)的2-D int64张量，指定非零元素的位置。比如indices=[[1,3], [2,4]]表示[1,3]和[2,4]位置的元素为非零元素。n表示非零元素的个数，ndims表示构造的稀疏张量的维数。
values是一个维度为(N)的1-D张量，对应indices所指位置的元素值。
dense_shape是一个维度为(ndims)的1-D张量，代表稀疏张量的维度。
tf.SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])
>>
[[1, 0, 0, 0]
[0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 0]]
新闻标题：TensorFlow构造稀疏张量怎么表示-创新互联
标题URL：
http://cdkjz.cn/article/dcehei.html
