Tensorflow：通过索引来访问稀疏张量值的方法

Question

我想通过索引在恒定的访问时间内访问稀疏张量的值。例如，如果稀疏张量表示为：

sparse = tf.SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 3], dense_shape=[3, 4])

我想要一个类似的手术：

^{pr2}$

有什么简单的方法吗？我见过类似的例子tf.在哪里与tf.聚集. 然而，这似乎是一种非常低效的访问这些值的方法，因为我现在（在最坏的情况下）必须搜索整个索引张量，以便找到匹配项（随着张量中值的数量线性增长），而不是固定的访问时间。在

Answer 1

由于Tensorflow中稀疏张量是以坐标格式存储的，在O（1）时间内没有任何有效的索引或切片访问方法，所以在恒定的访问时间内不可能得到值。 顺便说一下，您可以使用tf.sparse_slice按索引进行访问，这比使用tf.where和{}更简单。在