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(...
torch.layout表示torch.Tensor内存布局的对象 torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32,device=torch.device('cpu')) 1. 稀疏的张量 torch.sparse_coo_tensor coo类型表示了非零元素的坐标形式 indices = torch.tensor([0,1,1],[2,0,2]]) values = torch.tensor([3,4,5],dtype=torch.float32) x...
2. Compressed Sparse Row Format (CSR) 这种存储方式稍微复杂一些,它同样是使用3个数组来保存一个稀疏矩阵:row ptr、column indices和values。换个角度理解,我们可以认为CSR就是在COO的基础上,将row数组进行压缩,另外两个数组保持不变。在原来的COO中,相同行的元素会在row保存重复的行索引,所以我们在row中将重复的...
文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一...
torch.sparse_coo_tensor可以构造稀疏矩阵，torch.sparse.mm可以做运算。先构造：其中indices表示不为0的...
Tensor([[1, 2], [3, 4]]) # tensor([[1., 2.], # [3., 4.]]) # 类型:torch.FloatTensor # 给定张量的维度大小,元素是随机的 a = torch.Tensor(2, 3) # tensor([[-3.6413e-06, 3.0670e-41, -3.6413e-06], # [ 3.0670e-41, -3.6413e-06, 3.0670e-41]]) # 类型:torch....
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(...
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...
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...
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...