sparse_coo_tensor(i, v) # Shape inference tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]), values=tensor([3., 4., 5.]), size=(2, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo) >>> torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4], ... dtype=torch.float64, ... device=torch....
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(...
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importsparse_coo_tensor[as 別名]defforward(ctx, indices, values, shape, b):assertindices.requires_grad ==Falsea = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, shape) ctx.save_for_backward(a, b) ctx.N = shape[0]returntorch.matmul(...
torch中,稀疏矩阵的存储方式记录在tensor.layout中,可以通过检查torch.layout == torch.sparse_coo来判断是否是coo张量。此外,稠密张量的layout等于strided。 稠密混合的coo张量 >>> i = [[0, 1, 1], [2, 0, 2]] >>> v = [[3, 4], [5, 6], [7, 8]] >>> s = torch.sparse_coo_tensor(...
稀疏张量(Sparse Tensor)就是专门为存储这类高度稀疏化的数据而生,相对普通稠密张量(Dense Tensor)而言,稀疏张量仅存储所有的非零元(non-zero entries)和这些非零元的位置坐标。根据实际的计算需求,不同的领域问题可以采取不同的稀疏结构: 图1. COO和CSR稀疏结构 ...
2.2 coo矩阵 的类似 在PyTorch 中,稀疏张量的填充值不能明确指定,一般假定为零。 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) ...
sparse_coo_tensor( index_tensor.t(), value_tensor, size=size, device=device).to_dense() if normalize: row_sum = dense_tensor.sum(-1, keepdim=True) # sum by row(tgt) # threshold on 1 to avoid div by 0 torch.nn.functional.threshold(row_sum, 1, 1, inplace=True) dense_tensor....
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...
文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一...
我通过在Tensor上使用squeeze（）操作来匹配所需的维度长度3来解决它，其中输入为4。我首先检查了输入...