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._
int64)) values = torch.from_numpy(sparse_mx.data) shape = torch.Size(sparse_mx.shape) return torch.sparse.FloatTensor(indices, values, shape) def load_data(path="./", dataset="cora"): """Load citation network dataset (cora only for now)""" print('Loading {} dataset...'.format(...
Example: import torchindices = torch.tensor([[0,1],[0,1]])values = torch.tensor([2,3])shape = torch.Size((2,2))s = torch.sparse.FloatTensor(indices,values,shape)print(s)d = torch.tensor([[1,2],[3,4]])print(d)print(torch.spmm(s,d))"""tensor(indices=tensor([[0, 1],...
values= torch.FloatTensor([3,4,5]) mat= torch.sparse.FloatTensor(indices,values,[4,4])print(mat)print(mat.to_dense()) 输出如下: tensor([[0, 1, 2], [0,1, 2]]) tensor(indices=tensor([[0, 1, 2], [0,1, 2]]), values=tensor([3., 4., 5.]), size=(4, 4), nnz=3, ...
sparse_coo) >>> torch.sparse_coo_tensor(i, v) # Shape inference tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]), values=tensor([3., 4., 5.]), size=(2, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo) >>> torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4], dtype=torch.float64, device=...
>>>torch.sparse.FloatTensor(2,3)SparseFloatTensor of size 2x3withindices:[torch.LongTensorwithno dimension]andvalues:[torch.FloatTensorwithno dimension] SparseTensor 具有以下不变量: sparse_dim + dense_dim = len(SparseTensor.shape) SparseTensor._indices().shape = (sparse_dim, nnz) ...
torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None) → Tensor torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=0) → Tensor ...
sparse_coo_tensor(indices, values, size) # indices 值的x-y坐标,size 稀疏矩阵的大小 indices = torch.tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]) values = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32) x = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, [2, 4]) print('torch.sparse_coo_tensor...
import torch 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,第二个子列表是非零元素所在...
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,第二个子列表是非零元素所在的列。print(indi...