tensorflow--稀疏张量--Sparse Tensors

官网: https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops?hl=zh-cn#Manipulation

一、 稀疏张量表示( Sparse Tensor Representation )

TensorFlow 支持稀疏的多维数据稀疏表示。将这种表示与IndexedSlices进行比较,IndexedSlices对于表示在第一维中稀疏且沿着所有其他维密集的张量是有效的。

二、转换 ( Conversion )

三、操纵( Manipulation )

  • tf.sparse_concat
  • tf.sparse_reorder
  • tf.sparse_reshape
  • tf.sparse_split
  • tf.sparse_retain
  • tf.sparse_reset_shape
  • tf.sparse_fill_empty_rows
  • tf.sparse_transpose

四、还原 ( Reduction )

  • tf.sparse_reduce_sum
  • tf.sparse_reduce_sum_sparse

五、数学运算 ( Math Operations )

  • tf.sparse_add
  • tf.sparse_softmax
  • tf.sparse_tensor_dense_matmul
  • tf.sparse_maximum
  • tf.sparse_minimum
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