方法一:使用sparse的._indices()和._values() 方法二:使用Dgl的graph.adj_sparse('coo') 有时候tensor是稀疏型的,比如是coo matrix的tensor: >>>graph.adj() tensor(indices=tensor([[ 0, 0, 0, ..., 116380, 116381, 116382], [110282, 101199, 81804, ..., 116380, 116381, 116382]]), values...
1. 解释什么是稀疏张量(sparse tensors) 稀疏张量是一种数据结构,用于高效地存储和操作具有大量零值元素的张量(多维数组)。在稀疏张量中,只有非零元素及其索引被存储,从而显著减少了内存使用,这对于处理大规模数据集尤其有用。 2. 说明为什么稀疏张量没有步长(strides) 步长(strides)是描述张量中元素在内存中排列顺序...
33.3 4 实战sparse tensor与tf Variable #硬声创作季 充八万 882 32 MDK环境中的中断向量表配置函数(2)#单片机 未来加油dz 2075 11 59 第6讲--PetaLinux定制系统 QSPI启动 - 第4节 #硬声创作季 充八万 1798 11 数字电路逻辑非和取反运算 学习电子知识 1765 11 北美住宅电路原理及布线11-插座 - 第2节 ...
深度学习框架TensorFlow系列 SparseTensor实现教程 1. 整体流程 UnderstandSparseTensor 数据准备 DataPreparation 创建SparseTensor对象 CreateSparseTensor 使用SparseTensor对象 UseSparseTensor 教学流程 2. 步骤及代码示例 2.1 理解SparseTensor SparseTensor是TensorFlow中用于表示稀疏张量的数据结构,它适合处理大量零值的情况。
一、 稀疏张量表示( Sparse Tensor Representation ) TensorFlow 支持稀疏的多维数据稀疏表示。将这种表示与IndexedSlices进行比较,IndexedSlices对于表示在第一维中稀疏且沿着所有其他维密集的张量是有效的。 tf.SparseTensor tf.SparseTensorValue 二、转换 ( Conversion ) ...
matmul(adj) # Sparse-sparse matrix multiplication # Creating SparseTensor instances: adj = SparseTensor.from_dense(mat) adj = SparseTensor.eye(100, 100) adj = SparseTensor.from_scipy(mat) Our :class:`~torch_geometric.nn.conv.message_passing.MessagePassing` interface can handle both :obj:`...
(2025). Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm for Sparse Tensor Train Decomposition. Statistics, Optimization & Information Computing. https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-2440 MATLAB Requirements MATLAB R2016b (or newer) Tensor Toolbox: Included in this repository. Initialize it by...
原本计划是写tf.nn.embedding_lookup_sparse,和上一篇的tf.nn.embedding_lookup做比较,但是由于tf.nn.embedding_lookup_sparse的输出需要是SparseTensor类,所以本篇先说一下tf.SparseTensor这个api。 先明确一下"稀疏"的定义 稀疏就是"少"的意思。什么少?数据少。
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...
RuntimeError: "addmm_sparse_cuda" not implemented for 'Half' GNN中有大量需要用到torch.sparse.FloatTensor的地方,比如adjacency matrix,所以绕不开。 x = torch.sparse.FloatTensor(a, a, torch.Size([9,9])) torch.spmm(x, float_tnesor)