print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values, [2, 4]))) print('COO tensor: \n{}'.format(torch.sparse_coo_tensor(indice, values))) # inferred as the minimum size print('COO tensor: \n{}'
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(...
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...
SparseTensor 的三种压缩存储方式 最近在研究 Pytorch geometric 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。 1. Coordinate Format (COO) ...
v = torch.tensor([1, 2, 3])#非0元素具体的值对应上述坐标 a =torch.sparse_coo_tensor(i, v, (4, 4), dtype=torch.float32, device=dev) print(a) Out[]: tensor(indices=tensor([[0, 1, 2], [0, 1, 2]]), values=tensor([1., 2., 3.]), ...
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(...
📚 The doc issue The doc of torch.sparse_coo_tensor() shows its Parameters/Keyword Arguments as below: size (list, tuple, or torch.Size, optional) – Size of the sparse tensor. If not provided the size will be inferred as the minimum size ...
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...
out(Tensor): 输出张量,将新建的张量写入 out 张量中 layout: 内存中布局形式,有strided、sparse_coo 等。当是稀疏矩阵时,设置为 sparse_coo 可以减少内存占用。 python t_z = torch.zeros(2,3) torch.zeros_like() language torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires...