python打印tensor_如何在TensorFlow中打印SparseTensor内容？

你看到这个错误是因为SparseTensor不是一个真正的张量，它是一个包含3个密集张量的元张量。在

尝试在SparsetSensor上使用print()，您将看到内部详细信息：indices=Tensor(…), values=Tensor(…), dense_shape=Tensor(…))

你可以用tf.打印. 例如，tf.打印(my峈疏_张量值，[我的稀疏_张量值])会成功的。在

SparseTensor文档描述了内部数据结构：

TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量：索引、值和密集形状。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果您有单独的索引、值和密集的形状张量，请在传递给下面的ops之前将它们包装在SparseTensor对象中。在

具体而言，稀疏张量SparseTensor(索引、值、稠密形状)包含以下组件，其中N和ndims分别是SparseTensor中的值的数量和维数的数量：

索引：密集型的二维int64张量[N，ndims]，指定稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素为零索引)。例如，index=[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。在

值：任何类型的1-D张量，密集形状[N]，它提供索引中每个元素的值。例如，给定索引=[[1,3]，[2,4]]，参数值=[18，3.6]指定稀疏张量的元素[1,3]的值为18，张量的元素[2,4]的值为3.6。在

密集型：密集型的一维int64张量[ndims]，它指定稀疏张量的密集型。获取一个列表，该列表指示每个维度中的元素数。例如，dense_-shape=[3,6]指定二维3x6张量，densite_-shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，dense_-shape=[9]指定包含9个元素的一维张量。在

对应的稠密张量满足：

^{pr2}$

按照惯例，索引应该按行的主要顺序(或元组索引的等效词典顺序[i])排序。在构造SparseTensor对象时，这并不是强制执行的，但是大多数操作都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的排序错误，可以通过调用tf.sparse_重新排序(st)。在

示例：稀疏张量SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])

表示稠密张量：[[1, 0, 0, 0]

[0, 0, 2, 0]

[0, 0, 0, 0]]

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