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  • TF的测试例子

    • 稀疏矩阵(或三维以上稀疏张量)的测试例子
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    sess = tf.InteractiveSession()
    
    # 稀疏tensor构造
    import numpy as np
    A = tf.constant(np.random.rand(3,2,3) < 0.3, shape=(3,2,3), dtype=tf.float32)
    B = tf.sparse.from_dense(A)
    
    # 构造稀疏矩阵例子
    A = tf.constant(np.random.rand(2,4) < 0.3, shape=(2,4), dtype=tf.float32)
    sp_x = tf.sparse.from_dense(A)
    
    W = tf.constant([[1,2,3,4],
                     [-1,-2,-3,-4],
                     [5,6,7,8],
                     [-5,-6,-7,-8.0]])
    
    # 稀疏矩阵乘法做 embedding
    X = tf.sparse_tensor_dense_matmul(sp_x, W)
    
    # sparse lookup
    sp_y = tf.SparseTensor(sp_x.indices, sp_x.indices[:,1], sp_x.dense_shape)
    Y = tf.nn.safe_embedding_lookup_sparse(W, sp_y, combiner='sum')
    
    # embedding_lookup 实现
    ids, idx = tf.unique(sp_x.indices[:,1])
    segment_ids = tf.cast(sp_x.indices[:,0], tf.int32)
    embeddings = tf.nn.embedding_lookup(W, ids, partition_strategy='mod')
    Z = tf.sparse_segment_sum(embeddings, idx, segment_ids)
    
    Y.eval(), X.eval(), Z.eval()
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bregman/p/13966113.html
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