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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.SparseToDense

class mindspore.ops.SparseToDense

将稀疏Tensor转换为密集Tensor。

输入：

• indices (Tensor) - 二维Tensor，表示元素在稀疏Tensor中的位置。支持int32、int64，每个元素值都应该是非负的。shape是 $(n,2)$ 。

• values (Tensor) - 一维Tensor，表示 indices 位置上对应的值。shape为 $(n,)$ 。

• sparse_shape (tuple(int)) - 指定稀疏Tensor的shape，由两个正整数组成，表示稀疏Tensor的shape为 $(N,C)$ 。

输出：

Tensor，计算后的Tensor。数据类型与 values 相同，shape由 sparse_shape 所指定。

异常：

• TypeError - 如果 indices 的数据类型既不是int32也不是int64。

• ValueError - 如果 sparse_shape 、 indices 和 values 的shape不符合参数中所描述支持的数据类型。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> indices = Tensor([[0, 1], [1, 2]])
>>> values = Tensor([1, 2], dtype=mindspore.float32)
>>> sparse_shape = (3, 4)
>>> sparse_to_dense = ops.SparseToDense()
>>> out = sparse_to_dense(indices, values, sparse_shape)
>>> print(out)
[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 2. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]