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(...
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...
1.1 稀疏COO tensor 元素索引的类型是torch.int64,size是(ndim,nse) 数值类型是任何类型,size是(nse,) import torch i = [[0, 1, 1], [2, 0, 2]] v = [3, 4, 5] s = torch.sparse_coo_tensor(i, v, (2, 3)) s ''' tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]), value...
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...
功能:依给定的size创建一个全0的tensor,默认数据类型为torch.float32(也称为torch.float)。 主要参数: layout(torch.layout, optional) - 参数表明张量在内存中采用何种布局方式。常用的有torch.strided, torch.sparse_coo等。 out(tensor, optional) - 输出的tensor,即该函数返回的tensor可以通过out进行赋值。
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...
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...
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(...
创建tensor时,通过device参数直接指定 通过tensor.to()函数切换 to()既可用于切换存储设备,也可切换数据类型 当然,能够切换到GPU的一大前提是运行环境带有独立显卡并已配置CUDA……此外,除了dtype和device这两大特性之外,其实Tensor还有第三个特性,即layout,布局。主要包括strided和sparse_coo两种,该特性一般不需要额外...
📚 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 ...