x1=torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])) x1,x1.to_dense() ''' (tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]), values=tensor([3., 4., 5.]), size=(2, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo), tensor([[0., 0., 3.], [4., 0., 5.]])) ''' 1...
greendream182/sparse-to-dense.pytorch 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail ...
快速构造一个空的稀疏张量: 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pr...
该版本稀疏矩阵类支持稀疏矩阵和稀疏矩阵的乘积torch.sparse.mm(sparse, sparse/dense);(1.8.0支持,之前版本不支持) 矩阵元素乘torch.mul(sparse,sparse),此处两个sparse的row,col,size需要一致。 稀疏矩阵支持转置。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...
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() ...
scn.SparseToDense(2,32) )ifuse_gpu: model.cuda() #outputwill be10x10 inputSpatialSize = model.input_spatial_size(torch.LongTensor([10,10]))input= scn.InputBatch(2, inputSpatialSize) msg = [" X X XXX X X XX X X XX XXX X XXX "," X X X X X X X X X X X X X X X ...
在以前版本的PyTorch中,我们用来指定数据类型(例如float或 double),设备类型(cpu或cuda)和布局(dense或sparse)作为“tensor type”。例如,torch.cuda.sparse.DoubleTensor是Tensor类型代表了:double数据类型,使用CUDA设备,COO稀疏张量布局。 在此版本中,我们引入torch.dtype,torch.device以及torch.layout类,允许通过NumPy的...
coo_matrix=sparse_matrix.to_sparse_coo()print(torch.cuda.memory_stats()) 输出结果: OrderedDict([('active.all.allocated', 24), ('active.all.current', 6), ('active.all.freed', 18), ('active.all.peak', 8), ('active.large_pool.allocated', 11), ('active.large_pool.current', 6),...
具体的使用可以参考官网API,denseTensor和sparseTensor是可以转换的,通过tensor.to_d
具体的使用可以参考官网API,denseTensor和sparseTensor是可以转换的,通过tensor.to_d