torch.sparse 1.如何构造一个稀疏矩阵呢? indices = torch.LongTensor([[0,0], [1,1], [2,2]])#稀疏矩阵中非零元素的坐标indices = indices.t()#一定要转置,因为后面sparse.FloatTensor的第一个参数就是该变量,要求是一个含有两个元素的列表,每个元素也是一个列表。第一个子列表是非零元素所在的行,第...
第一, 如果您重复执行可以产生重复项的操作 (例如,torch.sparse.FloatTensor.add()), 你应该偶尔将稀疏张量coalesced一起, 以防止它们变得太大. 第二, 一些运算符将根据它们是否coalesced产生不同的值 (例如,torch.sparse.FloatTensor._values()andtorch.sparse.FloatTensor._indices(), 以及torch.Tensor.sparse_mask...
但是,您可能需要关心两种情况。 首先,如果您反复执行可以产生重复条目(例如torch.sparse.FloatTensor.add())的操作,则应偶尔将您的稀疏张量合并,以防止它们变得太大。 其次,一些运营商将取决于它们是否被合并或不产生不同的值(例如, torch.sparse.FloatTensor._values()和 torch.sparse.FloatTensor._indices(),以及 ...
AI代码解释 >>>i=torch.LongTensor([[0,1,1],[2,0,2]])>>>v=torch.FloatTensor([3,4,5])>>>torch.sparse.FloatTensor(i,v,torch.Size([2,3])).to_dense()003405[torch.FloatTensorofsize 2x3] 注意,LongTensor的输入不是索引元组的列表。如果你想这样写你的指标,你应该在把它们传递给稀疏构造函...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse 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,以及稀疏张量的大小来构造(...
torch.sparse.FloatTensor的其他用法 我们来一些简单的使用实例: printtorch.sparse.FloatTensor(2,3).size()# (2L, 3L)printtorch.sparse.FloatTensor(2,3).is_coalesced()# False add() add_() clone() dim() div() div_() get_device()
>>> torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense() 0 0 3 4 0 5 [torch.FloatTensor of size 2x3] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 注意,LongTensor的输入不是索引元组的列表。如果你想这样写你的指标,你应该在把它们传递给稀疏构造函数之前进行转置: ...
sparse.csr_matrix node features labels : numpy.array node labels device : str 'cpu' or 'cuda' """ if sp.issparse(adj): adj = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj) else: adj = torch.FloatTensor(adj) if sp.issparse(features): features = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(features) ...
If self is a sparse COO tensor (i.e., with torch.sparse_coo layout), this returns the number of dense dimensions. Otherwise, this throws an error.See also Tensor.sparse_dim().detach()Returns a new Tensor, detached from the current graph....
torch sparse tensor."""sparse_mx = sparse_mx.tocoo().astype(np.float32)indices = torch.from_numpy(np.vstack((sparse_mx.row, sparse_mx.col)).astype(np.int64))values = torch.from_numpy(sparse_mx.data)shape = torch.Size(sparse_mx.shape)returntorch.sparse.FloatTensor(indices, values, ...