我从here查看tf.sparse_to_dense的定义。
在函数的描述中，它表示Converts a sparse representation into a dense tensor.。
那么什么是稀疏表示？
张量是以压缩格式表示而不是多维数组吗？
答案 0 :(得分：2)
TensorFlow支持SparseTensor表示，用于多维稀疏的数据。将此表示与IndexedSlices进行对比，这样可以有效地表示在第一维中稀疏的张量，并且在所有其他维度上都是密集的。
答案 1 :(得分：0)
我的假设是稀疏张量类似于稀疏矩阵或稀疏矩阵，其中大多数元素为零。请参阅稀疏数组/矩阵的此定义：https://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix
相反，密集张量与稀疏张量相反，其中大多数元素都是非零的