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python - 你如何获得稀疏张量中使用的张量的名称？

问题描述

TensorFlow 将稀疏张量表示为三个独立的密集张量：索引、值和密集形状。在 Python 中，三个张量被收集到一个 SparseTensor 类中以便于使用。如果您有单独的索引、值和 dense_shape 张量，请将它们包装在 SparseTensor 对象中，然后再传递给下面的操作。

我的问题是，给定一个稀疏张量或稀疏张量值，我如何检索每个包含张量的单独名称，即索引张量、值张量和形状张量？（除非我碰巧误解了引用文本中的解释，这是不可能的？）

标签： pythontensorflowtensorflow2.0

解决方案

您可以通过以下方式访问 SparseTensor 对象中的三个张量中的每一个：

# Here some_sparse_tensor is an object of the tf.sparse.SparseTensor class
some_sparse_tensor.indices
some_sparse_tensor.values
some_sparse_tensor.dense_shape

根据文档： https ://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor#attributes

您无法获取它们的“名称”，但可以将它们分配给它们自己的变量： values_of_sparse_tensor = some_sparse_tensor.values

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