torch.add(a,a) ->tensor(indices=tensor([[0, 1, 2], [2, 3, 4]]),values=tensor([2, 2, 2]), size=(5, 5), nnz=3, layout=torch.sparse_coo) b=a.cuda() torch.add(b,b) -> tensor(indices=tensor([[0, 1, 2, 0, 1, 2],[2, 3,
首先,如果您反复执行可以产生重复条目(例如torch.sparse.FloatTensor.add())的操作,则应偶尔将您的稀疏张量合并,以防止它们变得太大。 其次,一些运营商将取决于它们是否被合并或不产生不同的值(例如, torch.sparse.FloatTensor._values()和 torch.sparse.FloatTensor._indices(),以及 torch.Tensor._sparse_mask())。
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse 译者:hijkzzz 警告 这个API目前还处于试验阶段,可能在不久的将来会发生变化。 Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量,这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量,以及稀疏张量...
稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量,以及稀疏张量的大小来构造(从这些张量是无法推导出来的!)假设我们要定义一个稀疏张量,它的分量3在(0,2)处,分量4在(1,0)处,分量5在(1,2)处,然后我们可以这样写 >>>i = torch.LongTensor([[0,1,1], [...
但是,存在可能以不同方式解释填充值的操作。 例如,torch.sparse.softmax() 计算 softmax 时假设填充值为负无穷大。 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...
在Windows10上导入torchsparse (PyTorch)不起作用 、、 在Windows 10上。我正在测试某人的代码,该代码具有以下导入: import torch.nn as nnfrom torchsparse.point_tensorimport PointTensor 因此在我的机器上,我成功地安装了 pip install torch-scatter torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl然而,正...
写在前面, pytorch-geometric 和 torch.sparse 是什么? PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库 torch.sparse() 是pytorch中对稀疏矩阵进行操作的API 今天学习图神经网络 (GNN) , 在安装环境时发现如下报错, 后来查阅资料发现原来是 Pytorch 和 torch-geometric, torch-sparse, ...
PyTorch通过torch.sparse.FloatTensor(或其他数据类型如DoubleTensor、LongTensor等)来支持稀疏张量。这些稀疏张量主要由两个部分组成:values(非零元素的值)和indices(非零元素在矩阵中的位置)。此外,还需要一个size参数来指定稀疏张量的总大小。 创建一个稀疏张量 import torch # 假设我们有一个3x4的稀疏矩阵,其中只有...
在pytorch v0.2以后torch支持COO(rdinate)格式的稀疏张量,可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。我们只要使用torch.sparse即可轻松实现torch稀疏张量,具体内容我们可以参考【pytorch中文文档】 torch.sparse 什么是稀疏张量? 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该...
卷积网络使用SparseConvNet以与Torch的nn/cunn/cudnn软件包相同的方式构建。 --Train on the GPU if there is one, otherwise CPUscn=require 'sparseconvnet' tensorType = scn.cutorch and 'torch.CudaTensor' or 'torch.FloatTensor' model = scn.Sequential() ...