tf_coo = tf.SparseTensor(indices=np.array([[0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 9],
[1, 4, 9, 9, 9, 9, 9, 9]]).T,
values=[1, 2, 3, 5,1,1,1,1],
shape=[10, 10])
我收到错误消息
InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[4] = [1,9] is repeated
[[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_INT32, Tindices=DT_INT64, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](SparseTensor/indices, SparseToDense/output_shape, SparseTensor/values, SparseToDense/default_value)]]
难道不能只构造两个索引和值列表吗?我之前使用过coo_matrix,它很好地解决了这个问题。有什么帮助吗?
编辑:
我通过创建一个 csr_matrix 来解决这个问题,我使用函数 sort_indices() 然后将其转换为 coo_matrix。从那里我只是创建一个 SparseTensor
tf.SparseTensor(indices= (coo_martix.row, coo_martix.col), values= coo_matrix.data, dense_shape=coo_martix.shape)