2、torch.sparse.mm(mat1,mat2)[SOURCE] Performs a matrix multiplication of the sparse matrixmat1and dense matrixmat2. Similar totorch.mm(), Ifmat1is a (n×m) tensor,mat2is a (m×p) tensor, out will be a (n×p) dense tensor.mat1need to havesparse_dim = 2. This function also...
When computing sparse matrix matrix product between two CSR sparse matrices with function torch.sparse.mm on PyTorch version 1.10.0+cu102, I am getting the following error: NotImplementedError: Could not run 'aten::empty.memory_format' with arguments from the 'SparseCsrCUDA' backend. This could...
接下来,我们可以使用torch.sparse.mm函数来进行稀疏矩阵乘法。torch.sparse.mm接受两个稀疏矩阵作为输入,并返回它们的乘积。在进行稀疏矩阵乘法之前,我们需要将稀疏矩阵转换为CSR或CSC格式,以便进行高效的计算。可以使用稀疏矩阵的to函数来实现这一转换。 除了稀疏矩阵乘法,torch.sparse模块还提供了其他常用的稀疏矩阵操作...
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...
torch.sparse.mm(mat1,mat2) 执行稀疏矩阵mat1和 稠密矩阵mat2的矩阵乘法. 类似于torch.mm(), 如果mat1是一个 tensor,mat2是一个 tensor, 输出将会是 稠密的 tensor.mat1应具有sparse_dim = 2. 此函数也支持两个矩阵的向后. 请注意,mat1的梯度是一个合并的稀疏张量 ...
torch.sparse.mm(a,b)用法上类似torch.mm(a,b),但a是稀疏矩阵,b是普通矩阵或稀疏矩阵 这是一个空的稀疏矩阵 稀疏矩阵的定义,要求指出稀疏矩阵中非零元素的位置和值 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...
sparse_coo_tensor(adj[0], alp, torch.Size([adj[2],adj[2]]), requires_grad = True) A = A + A.transpose(0, 1) support = torch.mm(input, self.weight) output = torch.sparse.mm(A, support) if self.bias is not None: return output + self.bias else: return output ...
(previous_sigma * Att * Att) @ self.weight_sigma return M, Sigma # M = torch.mm(torch.mm(adj, previous_miu * A), self.weight_miu) # Sigma = torch.mm(torch.mm(adj, previous_sigma * A * A), self.weight_sigma) # TODO sparse implemention # support = torch.mm(input, self....
在下文中一共展示了torch_sparse.spspmm方法的6个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: __call__ ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch_sparse [as 别名]# 或者: from torch_sparse importspspmm[...
Example: import torch indices = torch.tensor([[0,1], [0,1]]) values = torch.tensor([2,3]) shape = torch.Size((2,2)) s = torch.sparse.FloatTensor(indic