报错信息表明,在执行某个操作时,Python 无法在一个对象上找到 sparse_csc_tensor 属性。这通常发生在处理稀疏矩阵或图神经网络相关的代码中,特别是使用了 torch_sparse 或torch_geometric 等库时。 2. 查找 sparse_csc_tensor 属性相关的文档或源码 sparse_csc_tensor 是torch_sparse 库中的一个属性,用于创建稀疏...
4),nnz=9,density=56.25%)>>>sp.to_dense()tensor([[1,7,0,0],[0,2,8,0],[5,0,3,9],[0,6,0,4]])>>>sp.csc()(col_ptr=tensor([0,2,5,7,9]),row_ind=tensor([0,2,0,1,3,1,2,2,3]),values=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...
🐛 Describe the bug When running my code through a docker container, where sparse_csc_tensor is being imported I am getting the following ImportError. I am not sure if this is due to the version that I am using of torch. I currently use Torch==1.11.0 in my docker container. I would...
如果按照普通Tensor的方式存储,将会保存大量的0,非零元素只占存储空间的很少一部分。例如社交网络的关联用户拓扑结构就是稀疏率非常高的二维张量。 二. 稀疏张量结构 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...
Pytorch geometric中SparseTensor的三种压缩存储方式 最近在研究Pytorch geometric中的SparseTensor对象,它是Pytorch_geometric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。 1. Coordinate Format (COO) ...
🐛 Describe the bug I cannot calculate a * a when a is a CSC tensor: import torch a = torch.randn(3,3).to_sparse_coo() a * a a = torch.randn(3,3).to_sparse_csr() a * a a = torch.randn(3,3).to_sparse_csc() a * a The error reports: /home/hz...
Sparse Tensor:枫途茉斩乘,XPU茶氨蒂? 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 稀疏张量主要是带有一些非零元素的零值。由于库支持有限,稀疏操作通常缺乏GPU加速。Minkowski引擎为高维稀疏张量提供了一个自动衰减库。PyTorch提供了一个高效的稀疏张量实现,尽管安装可能很复杂。Apache Arrow正在用Python绑定开发C++中的稀疏...
The cuSPARSE library now provides fast kernels for block SpMM exploiting NVIDIA Tensor Cores. With the Blocked-ELL format, you can compute faster than dense-matrix multiplication depending on the sparsity of the matrix. The latest version of cuSPARSE can be found in theCUDA Toolkit. ...
csc 与csr唯一的不同在于列优先,其他规则一模一样。 Construction of Sparse COO tensors 常规构建 >>> 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], ...