Python – tensorflow.IndexedSlices.dense_shape 属性介绍

tensorflow.IndexedSlices.dense_shape 属性是 tensorflow 中 sparse tensor 的一种数据结构，用于存储大型稀疏矩阵的有效数据。

假设我们有一个 3x3 的矩阵，其中只有几个元素是非零的，如果我们使用传统方式使用一个稠密矩阵行式存储，会造成大量内存浪费，而使用稀疏矩阵存储，就可以有效地减少内存使用。

通过 tensorflow.IndexedSlices.dense_shape 属性，我们可以轻松地获取稀疏矩阵的维度信息，方便进行后续计算。

语法

IndexedSlices.dense_shape()

参数

无。

返回值

返回一个包含稀疏矩阵维度信息的张量。

实例

让我们用一个简单的例子来说明 tensorflow.IndexedSlices.dense_shape 属性的使用方法。

import tensorflow as tf

# 定义一个稀疏矩阵
indices = tf.constant([[0, 0], [1, 2]])
values = tf.constant([1, 2])
dense_shape = tf.constant([3, 4])
sp = tf.sparse.SparseTensor(indices, values, dense_shape)

# 获取稀疏矩阵的维度信息
shape_tensor = sp.dense_shape

# 打印结果
print(shape_tensor)

输出结果为：

tf.Tensor([3 4], shape=(2,), dtype=int32)

可以看到，我们通过 tensorflow.IndexedSlices.dense_shape 属性获取到了稀疏矩阵的维度信息，方便后续的计算。