官方文档对方法进行以下描述:"Converts a dense adjacency matrix to a sparse adjacency matrix definedby edge indices and edge attributes."assert tensor.dim() == 2index = tensor.nonzero().t().contiguous()value = tensor[index[0], index[1]]return index, value我想知道将稠密邻接矩阵转换为稀疏邻...
# for each batch state according to policy_net state_action_values = policy_net(state_batch).gather(1, action_batch) torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor .gather()函数(方法)用于获取高维张量中指定维度dim方向指定索引index的值并组成一个新的张量。 在以...
3. torch.sparse模块 torch.sparse模块定义了稀疏张量,其中构造的稀疏张量采用的是COO格式(Coordinate),主要方法是用一个长整型定义非零元素的位置,用浮点数张量定义对应非零元素的值。稀疏张量之间可以做元素加减乘除运算和矩阵乘法。 例: i = [[0, 1, 1], [2, 0, 2]] v = [3, 4, 5] torch.sparse...
🐛 Describe the bug I have this issue. When I was running: import torch from torch.sparse import to_sparse_semi_structured A = torch.Tensor([0, 0, 1, 1]).tile((128, 32)).half().cuda() A_sparse = to_sparse_semi_structured(A) The error occu...
torch.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....
在函数实现中,首先通过self.is_sparse属性来判断张量是否是稀疏张量,如果是,则调用to()函数进行类型转换;如果不是,则调用to()函数进行类型转换。值得注意的是,在类型转换时,to()函数使用了torch.no_grad()上下文管理器,这是为了避免对反向传播产生影响,只进行正向计算。最后,to()函数返回了自身的引用,以便可以进...
Remove SparseAdam weird allowance of raw Tensor input (#127081). Distributed DeviceMesh Update get_group and add get_all_groups (#128097) In 2.3 and before, users can do: mesh_2d = init_device_mesh( "cuda", (2, 2), mesh_dim_names=("dp", "tp") ) mesh_2d.get_group() # This...
SparseAdam RMSprop Rprop LBFGS 1.2 父类Optimizer 基本原理 Optimizer 是所有优化器的父类,它主要有如下公共方法: add_param_group(param_group): 添加模型可学习参数组 step(closure): 进行一次参数更新 zero_grad(): 清空上次迭代记录的梯度信息 state_dict(): 返回 dict 结构的参数状态 load_state_dict(stat...
在networkx包中,很多运算返回的是sparse matrix(如nx.laplacian_matrix),这是稀疏矩阵格式。隶属于scipy.sparse import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3)]) ...
│ │ ├── attention.py # 包含用于注意力机制的Attention和EinopsToAndFrom类 │ │ ├── blocks.py # 包含Block、ResnetBlock和SpatialLinearAttention类(UNet的构建块) │ │ ├── common.py # 包含架构中使用的常见层和实用...