针对你遇到的 ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.sparse._csr' 错误,这通常是由于 scipy 库的安装问题、版本不兼容或环境配置错误导致的。下面我将按照你提供的提示,逐一给出可能的解决方案: 确认scipy库已正确安装: 首先,确保你的环境中已经安装了 scipy 库。你可以通过以下命令来检查 scipy 是否已...
sparse_csr_tensor(torch.tensor(crow_indices, dtype=torch.int64), ... torch.tensor(col_indices, dtype=torch.int64), ... torch.tensor(values), dtype=torch.double) tensor(crow_indices=tensor([0, 2, 4]), col_indices=tensor([0, 1, 0, 1]), values=tensor([1., 2., 3., 4.])...
AttributeError: module 'torch' has no attribute "'sparse_csr'" 出现以上问题,是因为下载的torch_geometric版本过高导致的,我的是2.3.1版本,太高了,需要降低版本。 方法: 1. 先激活虚拟环境,输入: pip uninstall torch_geometric 卸载已安装的torch_geometric. 2. 指定torch_geometric版本安装: pip install tor...
在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed SparseRowmarix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed SparseColumnmarix) 官网直通车:直通车 csr_matrix 代码语言:javascript 复制 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后...
CSR方法采取按行压缩的方式，使用三个数组表示原始矩阵。首先，数据元素存储在'data'数组中，表示每一行的非零数值。每行的索引则在'indptr'数组中体现，注意，每个值代表该行中的非零元素数量。以矩阵第一行为例，data[ indptr[0]: indptr[1] ]，即data[0:2]，包含数值1和2。接下来，我们需要...
1importpaddlecrows=[0,1,2,3]cols=[1,2,0]values=[1.,2.,3.]csr=paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows,cols,values, [3,3])crows1=[0,1,2,3]cols1=[1,2,0]values1=[4.,5.,6.]csr2=paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows1,cols1,values1, [3,3])paddle.sparse.matmul(csr2,csr)...
mtx =sparse.csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)) mtx.todense() 1、首先是考虑每行的非零数值,数值在data里, 每行取值的索引在indptr中,注意每个值是每行中非零值, 故矩阵第0行 data[ indptr[0]: indptr[1] ], 即data[0:2], 为数据1,2; ...
简介:scipy库中的sparse.csr_matrix函数介绍 前言 csr_matrix函数主要是用来压缩稀疏矩阵。 一、csr_matrix函数 from scipy.sparse import csr_matriximport numpy as np# data:代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素data = np.array([1,2,3,4,5,6])# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置indices = np....
>>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray() array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=int8) >>> >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) ...
cuda一些函数中仅支持csr格式,而matlab中的稀疏矩阵是csc格式,直接打印 按列的coo格式(或者find函数输出)。将matlab sparse数据进行cuda稀疏函数计算时,之前利用GPU的做法是将COO格式转为CSR格式,中间还要进行多次排序。一套下来代码100多行。。。 利用cusparseCsr2cscEx2()函数实现CSR与CSC格式相互转化。