TensorFlow函数:tf.sparse_transpose
2018-03-15 10:52 更新
tf.sparse_transpose函数
sparse_transpose(
sp_input,
perm=None,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py.
参见指南:稀疏张量>操纵
转换一个 SparseTensor
返回的张量的维度 i 将对应于输入维度 perm[i].如果 perm 没有给出,则它被设置为(n-1 ... 0),其中 n 是输入张量的秩.因此,默认情况下,此操作在二维输入张量上执行常规矩阵转置.
例如,如果 sp_input 有形状[4, 5] 和 indices/ values,如下所示:
[0, 3]: b
[0, 1]: a
[3, 1]: d
[2, 0]: c
那么输出将是形状为[5, 4]的一个 SparseTensor ,和 indices/ values:
[0, 2]: c
[1, 0]: a
[1, 3]: d
[3, 0]: b
函数参数:
- sp_input:输入的 SparseTensor.
- perm:sp_input 的维数的置换.
- name:返回张量的名称前缀(可选)
函数返回值:
tf.sparse_transpose函数返回转换的 SparseTensor.
可能引发的异常:
- TypeError:如果 sp_input 不是 SparseTensor.