零基础吃透：不规则张量（RaggedTensor）vs 稀疏张量（SparseTensor）
这份内容会用通俗比喻+核心对比+实例拆解，讲清楚两者的本质区别------它们看似都"省内存"，但设计目标、数据形态、运算逻辑完全不同，核心结论先记住：
RaggedTensor 是「可变长度数据的原生类型」（解决"长度不一致"），SparseTensor 是「密集张量的压缩编码」（解决"大部分值为空/0"）。
一、核心定位（本质区别，先立住！）
用"收纳工具"比喻最直观：
| 张量类型 | 核心定位（设计目标） | 通俗比喻 | 核心特征 |
|---|---|---|---|
| RaggedTensor | 扩展 Tensor 类型，处理可变长度/嵌套结构的数据 | 「大小不一的收纳盒」：有的盒子装2个东西，有的装5个，没有空位置 | 数据本身长度不规则，无冗余空位 |
| SparseTensor | 压缩编码 Tensor，优化大部分值为空/0的密集张量 | 「固定尺寸的收纳柜」：柜子格子数固定，只记录"有东西的格子+值"，空格子默认是0/空 | 数据形状固定，仅压缩存储非空值 |
关键结论（文档核心）：
- 对 SparseTensor 做运算 ≈ 对其对应的密集张量做运算（结果完全一致，只是存储方式不同）；
- 对 RaggedTensor 做运算 ≠ 对 SparseTensor/密集张量做运算（数据形态不同，结果自然不同）。
二、核心维度对比（一张表看懂所有差异）
| 对比维度 | 不规则张量（RaggedTensor） | 稀疏张量（SparseTensor） |
|---|---|---|
| 设计目标 | 支持可变长度/嵌套深度的非均匀数据 | 高效存储固定形状、大部分值为空/0的密集张量 |
| 数据形态 | 维度长度不规则（如[[1,2],[3]]），无冗余空位 | 维度形状固定（如固定3行5列），仅记录非空值 |
| 运算规则 | 按「实际元素数」运算（比如均值=总和/实际个数） | 按「固定形状」运算（比如均值=总和/固定长度） |
| 存储特点 | 记录"元素值 + 行分区规则"（如每行长度） | 记录"非空值 + 非空位置坐标"（如(0,1)=5） |
| 最外层维度 | 必为均匀维度（行数固定） | 所有维度形状固定（行列数都固定） |
| 冗余性 | 无冗余（只存有效元素） | 逻辑上有冗余（空值默认存在，只是不存储） |
三、实例拆解（文档核心例子，通俗化）
用文档里的 concat 例子，直观看两者运算逻辑的差异：
前置准备（统一输入）
先定义两组可变长度的字符串数据，分别转成 RaggedTensor 和 SparseTensor：
python
import tensorflow as tf
# 1. 定义RaggedTensor（可变长度，无空位）
ragged_x = tf.ragged.constant([["John"], ["a", "big", "dog"], ["my", "cat"]])
ragged_y = tf.ragged.constant([["fell", "asleep"], ["barked"], ["is", "fuzzy"]])
# 2. 转成SparseTensor（固定形状，补空位）
sparse_x = ragged_x.to_sparse()
sparse_y = ragged_y.to_sparse()例子1：concat（拼接）运算对比
❶ RaggedTensor 拼接（axis=1）------ 无空位，直接拼
python
ragged_concat = tf.concat([ragged_x, ragged_y], axis=1)
print("RaggedTensor拼接结果：")
print(ragged_concat)输出：
<tf.RaggedTensor [[b'John', b'fell', b'asleep'], [b'a', b'big', b'dog', b'barked'], [b'my', b'cat', b'is', b'fuzzy']]>逻辑：每行内部直接拼接，按「实际元素」来，没有任何空位：
- 第一行：["John"] + ["fell","asleep"] → ["John","fell","asleep"]（3个元素）；
- 第二行：["a","big","dog"] + ["barked"] → ["a","big","dog","barked"]（4个元素）。
❷ SparseTensor 拼接（axis=1）------ 先补空位，再拼接
python
sparse_concat = tf.sparse.concat(axis=1, sp_inputs=[sparse_x, sparse_y])
# 转成密集张量看结果（空位置用空字符串填充）
dense_concat = tf.sparse.to_dense(sparse_concat, default_value=b'')
print("\nSparseTensor拼接（转密集张量）：")
print(dense_concat)输出：
tf.Tensor(
[[b'John' b'' b'' b'fell' b'asleep']
[b'a' b'big' b'dog' b'barked' b'']
[b'my' b'cat' b'' b'is' b'fuzzy']], shape=(3, 5), dtype=string)逻辑：SparseTensor 本质是固定形状的密集张量压缩版，拼接前会先补空位到「固定长度」：
- 第一步：ragged_x 转 SparseTensor 时，补空位到最长行长度3 → 形状[3,3]（第一行["John","",""]，第二行["a","big","dog"]，第三行["my","cat",""]）；
- 第二步：ragged_y 转 SparseTensor 时，补空位到最长行长度2 → 形状[3,2]（第一行["fell","asleep"]，第二行["barked",""]，第三行["is","fuzzy"]）；
- 第三步：拼接 axis=1 → 形状[3,3+2=5]，空位置保留（用空字符串填充）。
例子2：reduce_mean（每行均值）------ 运算逻辑差异
（文档提了核心逻辑，补充代码更直观）
❶ RaggedTensor 求均值 ------ 除以「实际元素数」
python
# 模拟数值型RaggedTensor
rt = tf.ragged.constant([[1,2,3], [4], [5,6]])
rt_mean = tf.reduce_mean(rt, axis=1)
print("RaggedTensor每行均值：", rt_mean) # [2.0, 4.0, 5.5]逻辑：均值 = 该行总和 / 该行实际元素数：
- 第一行：(1+2+3)/3 = 2.0；
- 第二行：4/1 = 4.0。
❷ SparseTensor 求均值 ------ 除以「固定长度」
python
# 转成固定形状的SparseTensor（形状[3,3]，空位置补0）
st = rt.to_sparse()
# 转密集张量求均值（空位置算0）
st_dense = tf.sparse.to_dense(st, default_value=0)
st_mean = tf.reduce_mean(st_dense, axis=1)
print("SparseTensor每行均值：", st_mean) # [2.0, 1.333, 3.666]逻辑：均值 = 该行总和 / 该行固定长度（3）：
- 第二行：(4+0+0)/3 ≈ 1.333；
- 第三行：(5+6+0)/3 ≈ 3.666。
四、适用场景（什么时候用哪个？）
用 RaggedTensor 的场景（可变长度是核心）
- 文本序列：句子（有的5个词，有的8个词）、单词（有的3个字符，有的5个）；
- 嵌套结构：文档→段落→句子→单词（每层长度都可变）；
- 可变长度特征：用户行为序列（有的用户10次点击，有的5次）、商品标签（有的商品3个标签，有的0个）。
用 SparseTensor 的场景（固定形状+大部分空是核心）
- 高维稀疏特征：推荐系统的用户-物品矩阵（10万用户×100万物品，只有1%的交互记录）；
- 图像掩码：固定尺寸图像的掩码区域（比如224×224的图，只有少量区域有标注）；
- 类别特征编码：One-Hot编码（比如1000个类别，只有1个位置为1，其余为0）。
五、核心总结（避坑关键）
- 别混淆"可变长度"和"稀疏"：
- RaggedTensor 是「数据本身长度不规则」，没有空值；
- SparseTensor 是「数据形状固定」，只是大部分值为空，用压缩方式存储。
- 运算逻辑是根本差异：
- RaggedTensor 运算只认"实际元素"；
- SparseTensor 运算等价于"补空后的密集张量运算"。
- 选型原则：
- 数据长度不固定 → 用 RaggedTensor；
- 数据形状固定但大部分空 → 用 SparseTensor；
- 数据形状固定且非空值多 → 用普通密集张量。
简单记：Ragged 管"长度不一样"，Sparse 管"值大部分空"。