与MSELoss不同的是,L1Loss对于稀疏数据更加敏感,因为它对于绝对值较大的误差给予了更大的权重。三、PyTorch SparsePyTorch Sparse是指使用稀疏张量(Sparse Tensor)来进行计算的一种方式。稀疏张量只存储非零元素的位置和值,从而大大减少了存储空间和计算复杂度。在PyTorch中,可以使用torch.sparse_coo_tensor()函数来创...
1.2.6 sparse_dim 和dense_dim 一个是index的dim,一个是value的dim import torch i = [[0, 1, 1], [2, 0, 2]] v = [3, 4, 5] s = torch.sparse_coo_tensor(i, v, (2, 3)) print(s.sparse_dim(),s.dense_dim()) #(2,0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. i = ...
pytorch sparse 稠密向量转稀疏向量 稠密矩阵如何稀疏化 稀疏矩阵的压缩方法主要有: 1:三元组顺序表 (行下标,列下标,值) 2:行逻辑链接的顺序表。 3:十字链表。 什么是稀疏矩阵: 在矩阵中,我们常见的都是稠密矩阵,即非0元素数目占大多数时;若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有...
最近在研究Pytorchgeometric中的SparseTensor对象,它是Pytorch_eometric内部用于存储稀疏矩阵的对象,它可以以三种不同的压缩存储方式来保存稀疏矩阵:COO、CSR、CSC。本文简单介绍一下这三种压缩存储方式。 这种存储方式最直接,它使用3个数组来存储一个稀疏矩阵。通过row和col数组指定元素的行索引和列索引,values中对应的值...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse 译者:hijkzzz 警告 这个API目前还处于试验阶段,可能在不久的将来会发生变化。 Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量,这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量,以及稀疏张量...
sparse - 如果设为True,对权值矩阵的梯度是一个稀疏张量。 变量 Embedding.weight - 模型科学的权值,形状为(num_embeddings, embeddings_dim),初始为正态分布 形状 输入(*):包含要提取的目录的LongTensor,可以是任意形状 输出(*,H):其中*是输入的形状,H=embedding_dim ...
为了使用这种稀疏存储格式和相关的快速内核，接下来要做的是剪枝权重。本文在 2：4 的稀疏度下选择最小的两个权重进行剪枝，将权重从默认的 PyTorch（“strided”）布局更改为这种新的半结构化稀疏布局很容易。要实现 apply_sparse (model)，只需要 32 行 Python 代码：在 2:4 的稀疏度下，本文观察到 vit_b ...
要实现 apply_sparse (model),只需要 32 行 Python 代码: 在2:4 的稀疏度下,本文观察到 vit_b 和批大小为 32 时的 SAM 峰值性能: 最后,一句话总结这篇文章:本文介绍了迄今为止在 PyTorch 上最快的 Segment Anything 实现方式,借助官方发布的一系列新功能,本文在纯 PyTorch 中重写了原始 SAM,并且没有损失...
sparse – """ torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 举个例子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 importtorch ...
torch.sparse模块定义了稀疏张量,其中构造的稀疏张量采用的是COO格式(Coordinate),主要方法是用一个长整型定义非零元素的位置,用浮点数张量定义对应非零元素的值。稀疏张量之间可以做元素加、减、乘、除运算和矩阵乘法。 4.torch.cuda模块 torch.cuda模块定义了与CUDA运算相关的一系列函数,包括但不限于检查系统的CUDA...