此外关于不同框架中稀疏矩阵之间的转换,这里贴一段关于scipy sparse matrix 转 a torch sparse tensor的代码,其核心思路就是从一个框架中的稀疏矩阵表示中,抽取出torch框架下表示COO稀疏矩阵的关键三要素,再利用torch依据这三要素创建对应的稀疏矩阵。代码出自DongHande/PT_propagation_then_training defsparse_mx_to_t...
from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_order # 创建稀疏邻接矩阵 adjacency_matrix = csr_matrix([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) # 进行图算法(以广度优先搜索为例) source_node = 0 order = breadth_first_order(adjacency_matrix, source_nod...
在networkx包中,很多运算返回的是sparse matrix(如nx.laplacian_matrix),这是稀疏矩阵格式。隶属于scipy.sparse import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3)]) print(G.edges([3,2])) #[(3, 1), (2, ...
稀疏矩阵支持整行索引,支持Sparse.matrix[row_index];稀疏矩阵不支持具体位置位置索引Sparse.matrix[row_index,col_index]。 a = torch.sparse.FloatTensor(torch.tensor([[0,1,2],[2,3,4]]), torch.tensor([1,1,1]), torch.Size([5,5])) a[0] ->tensor(indices=tensor([[2]]),values=tensor([...
value(Tensor)- The value tensor of sparse matrix. m(int)- The first dimension of sparse matrix. n(int)- The second dimension of sparse matrix. op(string, optional)- The scatter operation to use. (default:"add") Returns index(LongTensor)- The coalesced index tensor of sparse matrix. ...
在PyTorch中,稀疏张量并没有直接的乘法操作符,但你可以通过torch.sparse.mm(对于二维稀疏矩阵与二维矩阵的乘法)或torch.sparse.matmul(更通用的稀疏矩阵乘法)来实现。 # 创建一个密集矩阵 dense_matrix = torch.randn(4, 2) # 使用torch.sparse.mm进行稀疏矩阵与密集矩阵的乘法 result = torch.sparse.mm(sparse...
def create_sparse_matrix(df, rows, cols, column_name="rating"):""" Returns a sparse utility matrix""" return sparse.csc_matrix((df[column_name].values,(df['user_id'].values, df['anime_id'].values)),shape=(rows, cols))梯度下降 梯度下降方程为：我在实现过程中使用了动量，该动量...
(torchdevice))# Dimension of the square sparse matrixn=5# Number of non-zero elements (up to duplicates)nnz=8rowidx=torch.randint(low=0,high=n,size=(nnz,),device=torchdevice)colidx=torch.randint(low=0,high=n,size=(nnz,),device=torchdevice)itemidx=torch.vstack((rowidx,colidx))x...
矩阵(matrix):(学过线性代数的都知道,可参见之前的线代笔记) 张量(tensor):一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高位扩展 当下主流的深度网络学习框架是PyTorch和Tensorflow。 对于这两个框架而言,我只想用一句代码来阐述我心中的杂乱: Import torch as tf ...
defcreate_sparse_matrix(df,rows,cols,column_name="rating"):""" Returns a sparse utility matrix"""returnsparse.csc_matrix((df[column_name].values,(df['user_id'].values,df['anime_id'].values)),shape=(rows,cols)) 梯度下降 梯度下降方程为: ...