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...
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...
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
在数据并行时,普通Tensor存储的数据在batch维度拆开,分到不同设备上并行计算,算完再从batch轴组合起来。但是当前稀疏应用最广泛的是二维张量(scipy.sparse和pytorch都不支持带batch维度的稀疏张量),如果不在batch维度拆分,仅仅把一个张量的非零元分别发送到不同设备,那么计算中的通信开销就够喝一壶了。 2.2 稀疏结构...
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) ...
[sparse]mul: missing support with CSC arguments#141472 New issue Open [sparse]mul: missing support with CSC arguments#141472 hzhangxyz 🐛 Describe the bug I cannot calculatea * awhen a is a CSC tensor: importtorcha=torch.randn(3,3).to_sparse_coo()a*aa=torch.randn(3,3).to_sparse...
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...
from torch_sparse import SparseTensor adj = SparseTensor(row=edge_index[0], col=edge_index[1], value=..., sparse_sizes=(num_nodes, num_nodes)) # value is optional and can be None # Obtain different representations (COO, CSR, CSC): row, col, value = adj.coo() rowptr, col, valu...
vector[K] sparse_scatter_add_cpu(act_out:vector[N], indice_pair:vector[K], feats: Tensor[k, n, f], kernal[k]) { feats = feats * kernal; \\Tensor[k, n, f] value = tensor::zeros((act_out.length(), feats.size(2))); \\Initialize a full0Tensor with size [N, f] ...
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], ...