Tensorflow Tensor vs Sparse Tensor

Question

Tensorflow TensorsとSparse Tensorsの意味と用途を理解するのに苦労しています。ドキュメントによると

テンソル - テンソルは、型付き多次元配列です。たとえば、画像のミニバッチを[バッチ、高さ、幅、チャンネル]の寸法を持つ浮動小数点数の4次元配列として表すことができます。

スパーステンソル - テンソルフローは、3つの別々の密なテンソル：インデックス、値、および形状としてスパーステンソルを表します。 Pythonでは、3つのテンソルはSparseTensorクラスに集められ、使いやすくなっています。別々のインデックス、値、シェイプテンソルを持つ場合は、それらをSparseTensorオブジェクトにラップしてから、その下のオブジェクトに渡します。

Tensorsは操作、入力、出力に使用されています。スパース・テンソルはテンソル（稠密？）のもう一つの表現です。誰かがさらにその違いやそのユースケースについて説明できることを願っています。

ありがとうございます。

Answer 1

計算の速度に違いがあります。大きなテンソルに多数のゼロがある場合は、ゼロ以外の要素を反復して計算を実行する方が高速です。したがって、データをSparseTensorに保存し、SparseTensorsの特殊操作を使用する必要があります。

この関係は、行列と疎行列の場合に似ています。スパース行列は動的システムでは一般的であり、数学者はそれらを操作するための多くの特別な方法を開発してきました。