SparseToDense_1, SparseToDense_2, SparseToDense_3, Cast)' with input shapes: [?], [?], [?], [?], [].我的 feature_description 是:feature_description = { 'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/o...
m2 = sps.csr_matrix(([3,0], ([2,1], [2,3])), dtype=np.float) m2.todense() 1. 2. matrix([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 3., 0.]]) 1. 2. 3.
>>> #第二种方式(array可以是list,也可以是np.array) >>> sparse_matrix(array).toarray() >>> #第三种方式(sparse_matrix_other为其他稀疏矩阵类型,等价于sparse_matrix_other.tosparse(),具体的内函数形式根据需要转化的sparse_matrix类型而定) >>> sparse_matrix(sparse_matrix_other).toarray() 4. sc...
Sparse-to-Densemae0.4254721.6705060.0017360.005809python main.py --gpu-ids 0,1 -a sparsetodense -b 32 --epochs 40 --step-size 8 --eval-step 1 --lr 0.01 --gamma 0.5 --criterion masked_maeloss --tag sgd --optim sgd Languages ...
或者按照相应存储形式的要求,喂给参数,构建矩阵,以coo为例: >>> row = np.array([0,0,1,3,1,0,0]) >>> col = np.array([0,2,1,3,1,0,0]) >>> data = np.array([1,1,1,1,1,1,1]) >>> coo_matrix((data, (row,col)), shape=(4,4)).todense() ...
todense([order, out]):返回稀疏矩阵的np.matrix形式 toarray([order, out]):返回稀疏矩阵的np.array形式 tobsr([blocksize, copy]):返回稀疏矩阵的bsr_matrix形式 tocoo([copy]):返回稀疏矩阵的coo_matrix形式 tocsc([copy]):返回稀疏矩阵的csc_matrix形式 ...
s.to_dense() ''' tensor([[0, 0, 3], [4, 0, 5]]) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 1.1.1 COO tensor和正常tensor(strided tensor)空间复杂度对比 COO tensor:ndim*8*nse+<element_size>*nse 正常tensor: <tensor_size>*<element_size> ...
在Python中,为了便于使用,这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量,在传递到下面的ops之前,将它们包装在sparse张量对象中。具体来说,稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成,其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数:...
coo.todense() # 通过toarray方法转化成密集矩阵(numpy.matrix) >>> coo.toarray() # 通过to...
x_dense_NCHW = x.dense()# convert sparse tensor to dense NCHW tensor.print(x.sparity)# helper function to check sparity. Sparse Convolution importspconvfromtorchimportnnclassExampleNet(nn.Module):def__init__(self, shape):super().__init__() ...