带映射的 SparseTensor 指数

如何解决带映射的 SparseTensor 指数

我想取稀疏矩阵中每个元素的exp。这是一个简单的例子：

a = np.array([[1,2,0],[3,4]])
a_t = tf.constant(a)
a_s = tf.sparse.from_dense(a_t)
tf.exp(a_s) 

但这给出了以下错误：

ValueError: Attempt to convert a value (<tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor object at 0x149fd57f0>) with an unsupported type (<class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>) to a Tensor.

你能帮我解决这个问题而不将它转换为稠密矩阵吗？

解决方法

如果您有 Tensorflow 2.4，则可以使用 tf.sparse.map_values：

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = np.array([[1.,0.,2.,0.],[3.,4.]])

a_t = tf.constant(a)
a_s = tf.sparse.from_dense(a_t)

神奇之处：

tf.sparse.to_dense(tf.sparse.map_values(tf.exp,a_s))

<tf.Tensor: shape=(2,4),dtype=float64,numpy=
array([[ 2.71828183,7.3890561,0.        ],[20.08553692,54.59815003]])>

请注意，tf.sparse.to_dense 只是为了让我们可以可视化结果。另外，我不得不将您的值转换为浮点数。