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
print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values))) # inferred as the minimum size print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values, [2, 4], dtype=torch.float64))) # Create a empty sparse tensor. print('COO tensor: \n{}'.format(to...
SparseTensor(row=tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3]), col=tensor([0, 1, 1, 2, 0, 2, 3, 1, 3]), val=tensor([1, 7, 2, 8, 5, 3, 9, 6, 4]), size=(4, 4), nnz=9, density=56.25%) >>> sp.to_dense() tensor([[1, 7, 0, 0], [0, 2, 8, 0], ...
values: 存储每个元素的值 >>>spSparseTensor(row=tensor([0,0,1,1,2,2,2,3,3]),col=tensor([0,1,1,2,0,2,3,1,3]),val=tensor([1,7,2,8,5,3,9,6,4]),size=(4,4),nnz=9,density=56.25%)>>>sp.to_dense()tensor([[1,7,0,0],[0,2,8,0],[5,0,3,9],[0,6,0,4]]...
转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
PyTorch 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...
1.9 稀疏初始化(sparse_) 从正态分布 N～(0. std)中进行稀疏化,使每一个 column 有一部分为 0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.init.sparse_(tensor,sparsity,std=0.01)复制代码 tensor——一个n维的torch.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...
PyTorch 2.0 加入了一个新的函数，叫做 torch.compile ()，能够通过一行代码对已有的模型进行加速；GPU 量化：通过降低运算精度来加速模型；SDPA（Scaled Dot Product Attention ）：内存高效的注意力实现方式；半结构化 (2:4) 稀疏性：一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式；Nested Tensor：Nested Tensor 把 {tensor...
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(...