tensorflow - 为稀疏密集乘法提供 tensorflow 稀疏矩阵。收到以下错误 : TypeError: Input must be a SparseTensor

Question

我正在尝试使用 tensorflow tf.sparse_tensor_dense_matmul(X, W1)。X 定义为 tf.placeholder:

X = tf.placeholder("float", [None, size])。

W 是 tf.Variable

在输入字典时，我传入了 tensorflow 稀疏矩阵。但我收到错误:

TypeError: Input must be a SparseTensor.

如何让 sparse_tensor_dense_matmul 模块知道我将传入稀疏张量？

Answer 1

要通过占位符传递 SparseTensor，您可以使用 sparse_placeholder :

sparse_place = tf.sparse_placeholder(tf.float64)
mul_result = tf.sparse_tensor_dense_matmul(sparse_place, some_dense_tensor)

您可以按如下方式使用它:

dense_version = tf.sparse_tensor_to_dense(sparse_place)
sess.run(dense_version, feed_dict={sparse_place: tf.SparseTensorValue([[0,1], [2,2]], [1.5, 2.9], [3, 3])})
Out: array([[ 0. ,  1.5,  0. ],
            [ 0. ,  0. ,  0. ],
            [ 0. ,  0. ,  2.9]])

或者，您可以为值、形状和索引创建三个单独的占位符，例如:

indices = tf.placeholder(tf.int64)
shape = tf.placeholder(tf.int64)
values = tf.placeholder(tf.float64)
sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices, shape, values)
sess.run(sparse_tensor, feed_dict={shape: [3, 3], indices: [[0,1], [2,2]], values: [1.5, 2.9]})