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))) #
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
rand/randn(size) #均匀/标准分布 normal(mean,std)/uniform(from,to)#正态/均匀分布 randperm(m) #随机排列 生成0- m-1 的随即排列 2. 常用操作 tensor.shape=tensor.size() tensor.view(size) #自动调节tensor的形状 当某一维为-1的时候,会自动计算它的大小 公用内存 resize_(size) #它可以修改tensor...
adj=get_adj_mat()adj_sparse=sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj).cuda()# 计算二阶邻接矩阵s2=adj_sparse+adj_sparse@adj_sparse# 转换批量索引x,y=torch.meshgrid(item_batch,item_batch)indices=torch.stack((x,y),dim=-1)index=torch.reshape(indices,(-1,2))row=index[:,0]col=index[:,1]...
, layout(Strided、sparse),这些属性都由TensorOptions封装。 接着说下dispatch_empty函数,就像它的名字一样,这个函数起得是分发作用。它将torch的empty调用分发到torch::empty C++调用上: inline Tensor dispatch_empty(IntArrayRef size, const TensorOptions & options) { return torch::empty(size, options); ...
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...
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...
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: ...
Here summarizes a list of requested Sparse Tensor functions and autograd supports from previous PRs. Please feel free to comment on functions that should be added also. Functions sum() with autograd #12430 max() with autograd log1p() #89...
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....