如何使用Tensorflow和Python从单词列表中构建不规则张量？|极客笔记

如何使用Tensorflow和Python从单词列表中构建不规则张量？

在Tensorflow中，张量是神经网络中数据的基本表示。它可以被看作是一个多维数组，在时间序列分析和小批量梯度下降等领域有着广泛的应用。但有时我们需要构建不规则张量，有不同的行和列长度，这时就需要用到稀疏张量。

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稀疏张量相对于标准张量来说，只有一个很小的部分是非零值，这种情况经常出现在自然语言处理中，特别是在构建词袋模型时。下面将介绍如何从单词列表中创建不规则张量。

首先，我们需要安装Tensorflow和Numpy包。在Python控制台输入以下命令：

$ pip install tensorflow  
$ pip install numpy

在这个例子中，我们需要一份包含从文档中提取的单词的文本文件。我们将使用Python中的Pandas包和Numpy数组来处理数据。然后，我们可以使用Tensorflow的SparseTensor函数创建从文本文件中生成的稀疏张量。

以下是解决这个问题的Python代码：

import numpy as np  
import pandas as pd  
import tensorflow as tf 

# 读取文本文件中的单词，转换为Numpy数组   
with open('words.txt', 'r') as f:   
    word_list = f.read().splitlines()  
word_list = np.array(word_list)  

# 转换单词列表为SparseTensor形式   
words = tf.SparseTensor(indices=[[i, 0] for i in range(len(word_list))],   
                        values=word_list,   
                        dense_shape=[len(word_list), 1])   

# 打印SparseTensor张量  
print(words, "\n")

在代码中，我们首先从文本文件中获取单词列表，并使用Numpy数组将其转换为可以操作的数据类型。然后，使用SparseTensor函数将转换后的单词列表转换为Tensorflow的稀疏张量。

在SparseTensor函数中，索引是一个二维数组，其中第一维代表稀疏张量中每个非零元素的行索引，第二维代表列索引。在该例子中，我们只有一列，所以第二维固定为0。值对应于稀疏张量中非零元素的值。这里的值是我们从文本文件中提取的单词。dense_shape代表稀疏张量的形状，即我们单词列表的长度。

最后，我们使用print函数打印SparseTensor，以确认我们已经成功创建了稀疏张量。

运行这段代码后，控制台输出结果应该如下：

SparseTensor(indices=Tensor("SparseTensor/indices:0", shape=(?, 2), dtype=int64),     
             values=Tensor("SparseTensor/values:0", shape=(?,), dtype=string),    
             dense_shape=Tensor("SparseTensor/dense_shape:0", shape=(2,),   
             dtype=int64))

这个结果告诉我们，成功地创建了一个稀疏张量。