初期化テンソル

Question

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]) 

は、私は、エラーメッセージ

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)]] 

が、それは彼らに、インデックスと値の二つのリストを構築強行することはできません取得しますか？私は以前coo_matrixを使っていますが、これはこれを非常にうまく解決します。どんな助け？

EDIT： 私は関数sort_indices（）を使用したcsr_matrixを作成して解決し、それをcoo_matrixに変換しました。そこから私はちょうどSparseTensor

tf.SparseTensor(indices= (coo_martix.row, coo_martix.col), values= coo_matrix.data, dense_shape=coo_martix.shape) 

Answer 1

を作成するだけindices内の重複[1,9]を削除します。

from __future__ import print_function 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
tf_coo = tf.SparseTensor(indices=np.array([[0, 0, 0, 1, 2, 3, 9], 
              [1, 4, 9, 9, 9, 9, 9]]).T, 
         values=[1, 2, 3, 1,1,1,1], 
         dense_shape=[10, 10]) 

print('tf_coo: {0}'.format(tf_coo)) 
print('tf_coo.get_shape(): {0}'.format(tf_coo.get_shape()))