python - 如何在 TensorFlow 中索引稀疏张量？

Question

有没有办法像稠密张量一样对稀疏张量的单元格/部分进行索引？

# dens_tensor.shape = [10, 10, 10]
dense_cell = dense_tensor[0,0,1]

如果没有，有人知道索引稀疏张量的解决方法吗？

Answer 1

SparseTensor 有一个名为 indices 的字段，它允许您获取维度为 (N, ndims) 的 2D 张量，其中 N = 稀疏矩阵中非零条目的数量，ndims =稀疏矩阵的维数。

给定这个二维张量，您当然可以在张量中搜索所需的索引。 AFAIK，tensorflow 没有这样的搜索，但是您可以在 2D 张量上执行 session.run() ，然后在这个 2D numpy 数组中搜索索引 (0, 0, 1) (https://stackoverflow.com/a/25823710/5249801)。

如果您在 numpy 数组中的索引 x 处找到所需的索引 (0, 0, 1) tf.Session().run(sparse_matrix.indices)，那么您要查找的值也在密集二维张量 sparse_matrix.values

中的索引 x 处