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]]...
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(...
Sparse.matrix.t() 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]...
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...
x_dense_NCHW = x.dense()# convert sparse tensor to dense NCHW tensor.print(x.sparity)# helper function to check sparity. Sparse Convolution importspconvfromtorchimportnnclassExampleNet(nn.Module):def__init__(self, shape):super().__init__() ...
tensor([0.7974], requires_grad=True)] 此调用递归地进入模块的init构造函数中定义的子模块,并返回遇到的所有参数的平面列表,这样我们就可以方便地将其传递给优化器构造函数,就像我们之前做的那样。 我们已经可以弄清楚训练循环中发生了什么。优化器提供了一个张量列表,这些张量被定义为requires_grad = True--所有的...
│ │ ├── attention.py # 包含用于注意力机制的Attention和EinopsToAndFrom类 │ │ ├── blocks.py # 包含Block、ResnetBlock和SpatialLinearAttention类(UNet的构建块) │ │ ├── common.py # 包含架构中使用的常见层和实用...
printtorch.sparse.FloatTensor(2,3)# 输入如下内容# FloatTensor of size 2x3 with indices:# [torch.LongTensor with no dimension]# and values:# [torch.FloatTensor with no dimension]# 我们输出tenser中的数组printtorch.sparse.FloatTensor(2,3).to_dense()# 输出结果类似于printtorch.zeros(2,3) ...
inputs 是前向传播产生的梯度,如果没有配置,则初始化为(tensor(1.),)。 outputs 是依据前向传播输入节点构建的后向传播输出边,这些边是(Function, input number) pair。 Engine::execute(roots, inputs, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, outputs); ...