TensorFlow 稀疏张量

注意：接受 Tensor 参数的函数也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何内容。

TensorFlow 稀疏张量表示法

TensorFlow 支持 SparseTensor 在多个维度上稀疏的数据的表示。与此表示形式对比 IndexedSlices，该方法对于表示在其第一维度上稀疏的张量是有效的，并且沿所有其他维度密集。

• tf.SparseTensor
• tf.SparseTensorValue

转变

• tf.sparse_to_dense
• tf.sparse_tensor_to_dense
• tf.sparse_to_indicator
• tf.sparse_merge

操纵

• tf.sparse_concat
• tf.sparse_reorder
• tf.sparse_reshape
• tf.sparse_split
• tf.sparse_retain
• tf.sparse_reset_shape
• tf.sparse_fill_empty_rows
• tf.sparse_transpose

减少

• tf.sparse_reduce_sum
• tf.sparse_reduce_sum_sparse

数学运算

• tf.sparse_add
• tf.sparse_softmax
• tf.sparse_tensor_dense_matmul
• tf.sparse_maximum
• tf.sparse_minimum