TensorFlow Sparsity Zero_Fraction函数

Question

最近TF 1.3有一种报告稀疏性的方法，称为zero_fraction，它应该计算数组中的零数并报告数字[0,1]。

当我使用鲜花数据集训练样本MobileNet_v1网络时，对于给定的端点卷积层（0.5），Tensorboard中报告的平均稀疏度约为sparsity/Conv2d_13_pointwise，这意味着我应该期待一半的权重在我的数组arr中为零。但是，检查冻结模型（.pb）并不会返回单个零。

>>> numpy.histogram(arr)
(array([     2,      3,     23,    252,  11480, 197616,  52402,    339,
           21,      6]), array([-0.80976278, -0.66797061, -0.52617844, -0.38438628, -0.24259411,
       -0.10080194,  0.04099022,  0.18278239,  0.32457455,  0.46636672,
        0.60815889]))
>>> numpy.count_nonzero(arr==0)
0

许多点实际上接近于零。有谁知道他们是否在那里做任何近似？这很令人困惑，我想知道原因。