关于稀疏张量表示

Question

在Tensorflow的稀疏张量表示的上下文中，document给出了以下定义和相应的示例。我可以看到为什么shape=[3,4]，但我不清楚为什么indices=[[0, 0], [1, 2]]和values=[1, 2]。感谢。

Answer 1

当一个值比另一个值表示方式（方式）时，我们通常使用稀疏向量/矩阵/张量。通常，此值为零，如示例中所示。

现在，诀窍是考虑张量值默认为0，然后指定哪些元素不是0.

您可以将@foreach($article->tags as $tag) <a href="/tag/'{{ $tag->name }}">{{ $tag->name }}</a> @if($loop->last) . @elseif($loop->remaining == 1) &nbsp;&amp;&nbsp; @elseif(!$loop->first) ,&nbsp; @endif @endforeach 视为indices空间中的坐标，将ndims视为相应的值。

• 密集的张量哲学：＆＃34;创建张量如：values＆＃34;

• 稀疏张量哲学：

  • ＆＃34;创建一个具有[3,4]形状的零值张量
  • 将[[1, 0,0,0],[0,0,2,0],[0,0,0,0]]（= 1）放在values[0]（= [0,0]）
  • 然后将indices[0]（= 2）放在values[1]（= [1,2]）。

例如，如果您想在右下角添加3 a，则必须设置indices[1]，indices=[[0,0],[1,2],[2, 4]]。

知道了吗？ 希望它有所帮助