如果一个张量有很多为0的值,那么这个张量被称为稀疏张量。

让我们来看这样的一个一维的稀疏张量

[0, 7, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0]

同一个张量的稀疏表示只关注非零值

values = [7, 8]

同时我们也必须通过索引记住非零值出现的位置。

indices = [[1],[4]]

有了值和索引,然而信息还不够充分,该张量有多少个零?因此我们要记住该张量的密集形状。

dense_shape = [9]

因此总共有三个东西:values, indicesdense_shape, 用来代表一个张量的稀疏表示。

 

完结!

 

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