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...
2. Compressed Sparse Row Format (CSR) 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:row ptr、column indices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...
Pytorch geometric中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_geometric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) 这种存储方式最直接,它使用3个数组...
out = paddle.sparse.matmul(coo, dense) # CSR与Dense矩阵乘,返回稠密Tensor csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor( crows = [0, 1, 2, 3], cols = [1, 2, 0], values = [1., 2., 3.], shape = [3, 3]) dense = paddle.rand([3, 2]) out = paddle.sparse.matmul(csr, dense) ...
RegisterSparseCPU.cpp" "/yyyy/xxx/pytorch/build/aten/src/ATen/RegisterSparseCsrCPU.cpp" "/yyyy/xxx/pytorch/build/aten/src/ATen/RegisterSparseCsrMeta.cpp" "/yyyy/xxx/pytorch/build/aten/src/ATen/RegisterSparseMeta.cpp" "/yyyy/xxx/pytorch/build/aten/src/ATen/RegisterZeroTensor.cpp" "/yyyy/...
为GPU 上的 CSR 张量添加了 torch.sparse.sampled_addmm;基础设施支持:添加了对 ROCm 4.3.1 的支持添加了对 ROCm 4.5.2 的支持添加了对 CUDA 11.5 的支持添加了对启用 CUDA 的 Bazel 构建的支持添加了对 Python 3.10 的支持更多内容请参考:https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.11.0...
sparse_csr_tensor, torch.randn_like, torch.from_file, torch._cudnn_init_dropout_state, torch._empty_affine_quantized, torch.linspace, torch.hamming_window, torch.empty_quantized, torch._pin_memory, torch.Tensor.new_empty, torch.Tensor.new_empty_strided, torch.Tensor.new_full, torch.Tensor....
前面提到,计算图构成了前向/反向传播的结构基础,而Tensor张量 是 PyTorch 中构建计算图的基础之一。 Tensor是PyTorch实现多维数组计算和自动微分的关键数据结构。 Tensor类似于numpy的ndarray,可以对Tensor进行各种数学运算; 当设置.requires_grad = True,在Tensor之上进行的各种操作就会被记录下来,用于后续梯度计算。
从作者的md中可以看到,为了解决torch.geometric删除了稀疏矩阵的backward()这个bug,他们把自己的torch-sparse上传到pip上,名字是torch-sparse-old。 但是pip install torch-sparse-old会出现错误 cuda/spspmm_kernel.cu(76): error: identifier "cusparseXcsrgemmNnz" is undefined ...
This note tries to summarize the current state of sparse tensor in pytorch. It describes important invariance and properties of sparse tensor, and various things need to be fixed (e.g. empty sparse tensor). It also shows some details of ...