tensorflow `tf.sparse.sparse_dense_matmul` 支持稀疏Tensor与密集Tensor的批量数据相乘,

44u64gxh 于 4个月前发布在其他

关注(0)|答案(4)|浏览(94)

请确保这是一个功能请求。根据我们的规定，我们只在GitHub上解决代码/文档错误、性能问题、功能请求和构建/安装问题。标签：功能模板

系统信息

TensorFlow版本(您正在使用的):tf 2.5
您是否愿意为其做出贡献(是/否):是
描述功能及其当前行为/状态。
**这会改变当前的API吗？如何改变？**不会。
**谁将从这个功能中受益？**需要批量数据稀疏矩阵乘法的用户

正如手册脚本所述，tf.spars.sparsee_dense_matmul仅支持Multiply SparseTensor (or dense Matrix) (of rank 2)。目前我有一些数据存储在稀疏Tensor中，那么我应该如何进行乘法运算呢？有什么建议吗？

4条答案

你可以使用tf.data.Dataset创建一个数据集，然后将该函数Map到数据集中。

它确实可以通过沿着批轴拆分数据来实现这一点，但我认为没有必要将稀疏Tensor的秩限制为2。从用户的Angular 来看，函数应该尽可能易于使用。此外，没有必要更改当前的API,只需充分实现该功能就足够了。

这不是一个有效的请求，您可以在TensorFlow讨论论坛上打开此问题，因为那里有一个更大的社区来回答它，并将此问题移到此处的已关闭状态。

2019年Saduf:Tensorflow设置这个秩限制的原因是什么？