将SparseTensor 转换为密集张量。 用法 tf.sparse.to_dense( sp_input, default_value=None, validate_indices=True, name=None ) 参数 sp_input 输入SparseTensor。 default_value 为sp_input 中未指定的索引设置的标量值。默认为零。 validate_indices 一个布尔值。如果 True ,则检查索引以确保它们按字典顺序...
sparse_to_dense( sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value=0, validate_indices=True, name=None ) 参数 sparse_indices int32 或int64 类型的 0-D、1-D 或 2-D Tensor。 sparse_indices[i] 包含将放置 sparse_values[i] 的完整索引。 output_shape 与sparse_indices 类型相同的一维 ...
SparseToDense_1, SparseToDense_2, SparseToDense_3, Cast)' with input shapes: [?], [?], [?], [?], [].我的 feature_description 是:feature_description = { 'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/o...
TensorFlow.js 之tf.sparseToDense()函数 概述 tf.sparseToDense()函数是 TensorFlow.js 中用来将稀疏张量转化为稠密张量的函数。这个函数的主要作用是将一个以稀疏形式存储的向量或矩阵转化为稠密形式,便于后续计算。 语法 tf.sparseToDense(sparseIndices:tf.Tensor2D|tf.Tensor1D,sparseValues:tf.Tensor,outputShape...
array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32) shape = np.array([5, 5], dtype=np.int32) x = tf.SparseTensor(values=values,indices=indices,dense_shape=shape) with tf.Session() as sess: result = sess.run(x) print(result) result_value = tf.sparse_tensor_to_dense(result) print('value:...
因此，先前的输出成为当前输入的一部分，并且当重复时，最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个...
,其他为0的数会自动的填充。SparseTensor(indices=[[0,0], [1,2]],values=[1,2], dense_shape=[3, 4]) 指定坐标,对应坐标的值...Tensor查看到它的其他属性。 A Tensor是一个输出的符号句柄 Operation。它不包含该操作输出的值,而是提供了在TensorFlow中计算这些值的方法tf.Session。 device ...
CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' ....
dense[tuple(indices[i])]=values[i] 按照惯例,索引应该按行主顺序排序(或者等价于元组索引的字典顺序[i])。当构造稀疏张量对象时,这并不是强制的,但是大多数ops都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的序错了,可以通过调用tf.sparse.reorder(st)得到一个固定的版本。例子:稀疏张量 ...
tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value=0, validate_indices=True, name=None...tf.sparse_tensor_to_dense(sp_input, default_value=0, validate_indices=True, name=None FlyAI小课堂:代码解读Transformer--Attention is All You Need ...