тензорный поток с разреженными данными - PullRequest
0 голосов
/ 12 апреля 2020

Я хочу использовать редкий тензор в тензорном потоке python для обучения. Я нашел много кода, как это сделать, но ни один из них не работал.

Вот пример кода, чтобы показать, что я имею в виду, он выдает ошибку:

import numpy as np
x_vals = tf.sparse.SparseTensor([[0, 0], [0, 1], [1, 2]], [1, 2, 1], [2, 3])
#x_vals = tf.sparse.to_dense(x_vals)    #this line decides, if there is an error
y_vals = np.array([0, 1])

layer_args = lambda : None
layer_args.input_shape = (3,)
layer_args.activation = "sigmoid"
layer_args.use_bias = False

model = tf.keras.models.Sequential(tf.keras.layers.Dense(1, **layer_args.__dict__))

model.compile(loss = "mse")

model.fit(x_vals, y_vals)

Ошибка :

ValueError: The two structures don't have the same nested structure.

... и огромный след стека

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...