对tensorflow lite模式中稀疏参数的理解

我试图用tensorflow lite模式理解稀疏张量，但这对我来说很难做到

幸运的是，这个模式中只有一个json示例（

tensorflow/lite/testdata/sparse\u tensor.json

）

“稀疏性”：{
“遍历顺序”：[0,1,2,3]，
“块映射”：[0,1]，
“dim_元数据”：[
{   
“格式”：“密集”，
“密度大小”：2
},  
{   
“格式”：“稀疏”，
“数组\段\类型”：“Uint8Vector”，
“数组_段”：{“值”：[0,2,3]}，
“数组索引类型”：“Uint8Vector”，
“数组_索引”：{“值”：[0,1,1]}
},  
{   
“格式”：“密集”，
“密度大小”：2
},  
{   
“格式”：“密集”，
“密度大小”：2
}   
]   
}   
“缓冲区”：[
{   
},  
{
“数据”：[
1, 0, 0, 4,
2, 3, 0, 0,
5, 0, 0, 6
]
}
]

这就是我提到的模式（

tensorflow/lite/schema/schema.fbs

）

好了，如果我想生成上面这样的稀疏张量，我必须编写下面这样的代码

st1=tf.compat.v1.sparse.SparseTensor(
索引=[[0,0]，[0,3]，[1,0]，[1,1]，[2,0]，[2,2]]，值=缓冲区，密集形状=[4,4]）

但是，上面的json示例与我的理解完全不符

我认为

array\u index

应该是[0,3,0,1,0,3]而不是[0,1,1]，而

array\u segments

应该是[0,2,2,4,4,6]而不是[0,2,3]

此外，实际上，模式中的注释都不理解

密集格式的元数据代表什么

{
“格式”：“密集”，
“密度大小”：2
},

正如shcema的评论所说，它是一个存储维度大小的字段

但是，哪个维度的值为“2”？形状是[4,4]。我甚至不能推断数字2是从哪里来的

什么是“积木”

好的，block是一个包含非零值的框。但是，我认为上面的缓冲区中有很多块

如果有这样的街区

1 2 0
3 4 0
0 0 0

我会说，它有一个2x2街区

但上面的缓冲区中有六个1x1块

那么，我怎样才能把这些东西做成块地图呢

实际上，我也不知道遍历顺序，但是如果我知道上面的事情，我也会理解的

---

请有人帮帮我。

目前TFLite使用了与Tensorflow不同的稀疏张量表示。它使用的格式称为TACO。有关更多详细信息，请参阅本文：第3节

由于tf.SparseTensor使用的是COO格式，因此它不适用于此

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块是需要存储在一起的张量的内部子单元。它可以包含0值元素。示例flatbuffer显示了一个具有2-D 2x2内部块的2-D 4x4张量。TFLite使用阻塞稀疏张量来利用NEON SIMD指令。

谢谢您的回答。我已经理解了你上面提到的论文的模式和格式。有没有办法制作一个包含备用张量的tflite文件，除了手工？我发现了

tensorflow/lite/tools/optimize/sparsity/format\u converter

，但它看起来像一个库，可以将密集转换为稀疏，或者将密集转换为稀疏，用于内部计算。

1 2 0
3 4 0
0 0 0