input_variable의 is_sparse 인수가 실제로 의미하는 것은 무엇입니까?

Question

is_sparse는 변수에 바인딩 할 데이터가 희박한 형식이라는 것을 의미한다고 생각했지만 데이터 바인딩 후 변수의 내부 표현이 희박하다는 것을 생각한다고 생각합니다.

특히,이 샘플은 (one_hot의 출처에서) 발견되었습니다. is_sparse가 참인지 거짓인지 상관없이 작동합니다. 그리고, 나는 I0 input_variable에 직접 sparse_indicies을 바인딩 할 수없는 것 :

import cntk as C 
import numpy as np 

num_classes = 10 
sparse_indices = [[5, 1, 3], [2], [5, 1, 6]] 
i0 = C.input_variable(shape=num_classes, is_sparse=True) 
z = C.times(i0, np.eye(num_classes)) 
value = C.one_hot(sparse_indices, num_classes) 
z.eval({i0: value}) 

Answer 1

수행 할 때 :

z = C.times(i0, np.eye(num_classes)) 

z에 관계없이 I0는 스파 스 또는 밀도인지 고밀도 표현된다. 따라서, is_sparse 플래그는 일단 z이 형성되면 어떠한 영향도 미치지 않습니다.