但是,您可能需要关心两种情况。 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 ...
很简单,直接从https://pytorch-geometric.com/whl/中选择合适的版本 图1 选择合适的版本号,如本文,选择torch-1.10.0+cpu,后进入下一级页面 图2 按照python版本选择合适的版本号,比如本文是python3.8.0,所以选择cp38,又因为电脑安装的是window程序,显卡是amd的,所以选择torch_sparse-0.6.13-cp38-cp38-win_amd64...
OSError: torch_sparse/_version_cuda.so: undefined symbol: _ZN3c105ErrorC1ENS_14SourceLocationERKSs 下面是我的安装过程 Step1: 进入pytorch_geometric 官网, 根据自己的电脑 (服务器) 环境选择 torch-geometric, torch-sparse, torch-cluster, torch-scatter, torch-spline-conv 的安装脚本. tips: 选择pip安...
Sparse.matrix.t() 稀疏矩阵支持整行索引,支持Sparse.matrix[row_index];稀疏矩阵不支持具体位置位置索引Sparse.matrix[row_index,col_index]。 a = torch.sparse.FloatTensor(torch.tensor([[0,1,2],[2,3,4]]), torch.tensor([1,1,1]), torch.Size([5,5])) a[0] ->tensor(indices=tensor([[2]...
二.SparseTensor详解 2.1 构造方式 PyG通过SparseTensor类来对稀疏矩阵提供支持,该类位于torch_sparse模块中,可以通过如下形式导入: from torch_sparse import SparseTensor 1. 该类的构造函数如下所示: def __init__( self, row: Optional[torch.Tensor] = None, ...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse 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,以及稀疏张量的大小来构造(...
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...
1.torch.sparse.FloatTensor类 2.torch.sparse.mm 3.torch.sparse.sum 参考资料 Pytorch稀疏矩阵处理 本文将简单介绍稀疏矩阵常用的存储方式和Pytorch中稀疏矩阵的处理方法。常用的稀疏矩阵存储格式有COO,CSR/CSC,LIL。 稀疏矩阵存储方式 1. COO COO(Coordinate format )是最为简单的格式,以三元组的形式存储稀疏矩阵...
幸运的是,新版本的PyTorch中引入了适当的标量(0维张量)支持! 可以使用新版本中的torch.tensor函数来创建标量(这将在后面更详细地解释,现在只需将它认为是PyTorch中numpy.array的等效项)。现在你可以做这样的事情,代码如下: 代码语言:javascript 复制 >>>torch.tensor(3.1416)# create a scalar directlytensor(3.1416...
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...