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我正在创建一个卷积稀疏自动编码器，我需要将一个充满值（其形状为[samples, N, N, D]）的 4D 矩阵转换为一个稀疏矩阵。

对于每个样本，我有 D NxN 个特征图。我想将每个 NxN 特征映射转换为稀疏矩阵，最大值映射为 1，其他所有映射为 0。

我不想在运行时而是在 Graph 声明期间执行此操作（因为我需要使用生成的稀疏矩阵作为其他图形操作的输入），但我不明白如何获取索引来构建稀疏矩阵。

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您可以使用tf.whereandtf.gather_nd来做到这一点：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Make a tensor from a constant
a = np.reshape(np.arange(24), (3, 4, 2))
a_t = tf.constant(a)
# Find indices where the tensor is not zero
idx = tf.where(tf.not_equal(a_t, 0))
# Make the sparse tensor
# Use tf.shape(a_t, out_type=tf.int64) instead of a_t.get_shape()
# if tensor shape is dynamic
sparse = tf.SparseTensor(idx, tf.gather_nd(a_t, idx), a_t.get_shape())
# Make a dense tensor back from the sparse one, only to check result is correct
dense = tf.sparse_tensor_to_dense(sparse)
# Check result
with tf.Session() as sess:
    b = sess.run(dense)
np.all(a == b)
>>> True
于 2017-01-16T12:49:52.520 回答
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将密集 numpy 数组转换为 tf.SparseTensor 的简单代码：

def denseNDArrayToSparseTensor(arr):
  idx  = np.where(arr != 0.0)
  return tf.SparseTensor(np.vstack(idx).T, arr[idx], arr.shape)
于 2018-01-12T07:41:50.203 回答
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TensorFlowtf.sparse.from_dense自 1.15 以来。例子：

In [1]: import tensorflow as tf

In [2]: x = tf.eye(3) * 5

In [3]: x
Out[3]: 
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[5., 0., 0.],
       [0., 5., 0.],
       [0., 0., 5.]], dtype=float32)>

申请tf.sparse.from_dense：

In [4]: y = tf.sparse.from_dense(x)

In [5]: y.values
Out[5]: <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([5., 5., 5.], dtype=float32)>

In [6]: y.indices
Out[6]: 
<tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=int64, numpy=
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2]])>

通过申请验证身份tf.sparse.to_dense：

In [7]: tf.sparse.to_dense(y) == x
Out[7]: 
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=bool, numpy=
array([[ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]])>
于 2021-01-11T15:45:56.880 回答
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在 TF 2.3中，Tensorflow Probability有一个功能：

import tensorflow_probability as tfp

tfp.math.dense_to_sparse(x, ignore_value=None, name=None)
于 2020-10-07T15:24:09.637 回答
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请注意， contrib中有一个内置函数（取自）

于 2019-12-18T10:41:06.510 回答