边还可以实现由dense到sparse的转换,也就是to_dense_adj的逆向过程。但是这里如果传入edge_attr,需要注意只能是一个值,而不能是带维度的。 但是需要注意的是,由dense_to_sparse转换得到的edge_index边,不是message passing处理时,常见的source to target的形式。即有序的index索引应该是作为target 节点的,而这里是...
greendream182/sparse-to-dense.pytorch 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。
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(...
您还可以构建混合稀疏张量,其中只有第一个n维是稀疏的,其余的维度是密集的。 >>>i = torch.LongTensor([[2,4]])>>>v = torch.FloatTensor([[1,3], [5,7]])>>>torch.sparse.FloatTensor(i, v).to_dense()0000130057[torch.FloatTensor of size5x2] 可以通过指定一个空的稀疏张量来构建一个空的稀疏...
Python 2.7.* PyTorch(0.4.0) Support Kittidepth complete dataset SparseConv structure released bySparsity Invariant CNNs Sparse-to-Dense structure (no RGB guided) released bySparse-to-Dense: Depth Prediction from Sparse Depth Samples and a Single Image ...
torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense() #torch.Size ''' tensor([[0., 0., 3.], [4., 0., 5.]]) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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。
项目地址这个库为Torch/PyTorch带来了空间稀疏的卷积网络。此外,它引入了子流形稀疏卷积,可用于构建计算效率高的稀疏VGG/ResNet/DenseNet式网络。 对于常规的3x3卷积,有效(非零)点的集合迅速增长: 使用子流形稀疏卷积,有效点的集合不变。活跃的网站看着他们的活跃范围(绿色); 非活动站点(红色)没有计算开销: 叠加子...
该版本稀疏矩阵类支持稀疏矩阵和稀疏矩阵的乘积torch.sparse.mm(sparse, sparse/dense);(1.8.0支持,之前版本不支持) 矩阵元素乘torch.mul(sparse,sparse),此处两个sparse的row,col,size需要一致。 稀疏矩阵支持转置。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...
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...
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...