print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values, [2, 4]))) print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values))) # inferred as the minimum size print('COO tensor: \n{}'
pytorch 中稀疏矩阵和 dense 矩阵互转 import torch index = torch.Tensor([[0, 1, 2], [1, 2, 3]]) # index:shape为[2,n],代表着行下标向量和列下标向量 value = torch.ones((index.shape[1])) # value:shape为[n],代表着非零元素的值 N = 4 # 节点总数 adj = torch.sparse_coo_tensor(...
EN文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取...
这种存储方式稍微复杂一些,它同样是使用3个数组来保存一个稀疏矩阵:rowptr、columnindices和values。换个角度理解,我们可以认为CSR就是在COO的基础上,将row数组进行压缩,另外两个数组保持不变。在原来的COO中,相同行的元素会在row保存重复的行索引,所以我们在row中将重复的行索引删去,用row中的元素来指定当前行中所有...
SparseTensor 的三种压缩存储方式 最近在研究 Pytorch geometric 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。 1. Coordinate Format (COO) ...
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...
功能:依给定的size创建一个全0的tensor,默认数据类型为torch.float32(也称为torch.float)。 主要参数: layout(torch.layout, optional) - 参数表明张量在内存中采用何种布局方式。常用的有torch.strided, torch.sparse_coo等。 out(tensor, optional) - 输出的tensor,即该函数返回的tensor可以通过out进行赋值。
torch.layout 是表示 torch.tensor 的内存布局的对象。目前,torch.tensor支持torch.strided(密集张量)和sparse_coo(稀疏的COO张量)。 stride()方法其实指的就是,tensor每个维度变化1在实际物理存储空间变化的大小。 >>>x=torch.tensor([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])>>>x.stride()(5, 1)>>>x.t(...
在PyTorch中,可以使用torch.sparse_coo_tensor()函数来创建稀疏张量。在训练过程中,使用稀疏张量可以显著提高模型训练的速度和效率。然而,需要注意的是,MSELoss和L1Loss对于稀疏数据的处理方式是不同的。MSELoss对于稀疏数据仍然按照常规的方式进行计算,而L1Loss则更加敏感地处理稀疏数据。这意味着在使用PyTorch Sparse...
一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。Pytorch中的所有操作都是在张量的基础上进行的。 PyTorch官网对其的定义如下: ...