TensorFlow函數(shù)：tf.sparse_placeholder

tf.sparse_placeholder 函數(shù)

sparse_placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/array_ops.py.

請參閱指南：輸入和讀取器>占位符操作

為稀疏張量插入占位符,該稀疏張量將始終被提供.

注意：如果計算,此稀疏張量將產(chǎn)生一個錯誤；必須使用 feed_dict 可選參數(shù)將其值提供到 Session.run(),Tensor.eval() 或 Operation.run().

如下示例：

x = tf.sparse_placeholder(tf.float32)
y = tf.sparse_reduce_sum(x)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: will fail because x was not fed.

  indices = np.array([[3, 2, 0], [4, 5, 1]], dtype=np.int64)
  values = np.array([1.0, 2.0], dtype=np.float32)
  shape = np.array([7, 9, 2], dtype=np.int64)
  print(sess.run(y, feed_dict={
    x: tf.SparseTensorValue(indices, values, shape)}))  # Will succeed.
  print(sess.run(y, feed_dict={
    x: (indices, values, shape)}))  # Will succeed.

  sp = tf.SparseTensor(indices=indices, values=values, dense_shape=shape)
  sp_value = sp.eval(session=sess)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: sp_value}))  # Will succeed

@compatibility {eager}占位符與 eager 執(zhí)行不兼容.

函數(shù)參數(shù)：

• dtype：張量中要提供的 values 元素的類型.
• shape：要提供的張量的形狀(可選).如果未指定形狀,則可以提供任何形狀的稀疏張量.
• name：前綴操作的名稱(可選).

函數(shù)返回值：

tf.sparse_placeholder 函數(shù)返回一個可以用作提供值的句柄的 SparseTensor,但不能直接計算.

可能引發(fā)的異常：

• RuntimeError：如果 eager 執(zhí)行已啟用,則引發(fā)該異常.