sparse_coo_tensor(indices, values)在指定的indices处构造稀疏张量,具有指定的值。 as_tensor(data)将data转换为张量,共享数据并尽可能保留自动梯度历史。 zeros(size)返回一个用标量值 0 填充的张量,形状由size定义。 ones(size)返回一个用标量值 1 填充的张量,形状由size定义。
torch.spmm()/torch.sparse.mm() 稀疏矩阵相乘 稀疏矩阵:矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数,并且非零元素的分布没有规律,则称该矩阵为稀疏矩阵(sparse matrix) 如果矩阵是稀疏矩阵,没法直接用torch.mm相乘 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 pyth...
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,如转置、求逆、求范数等。可以根据需求选择适当的函数来完成...
一、torch.cat()函数熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat()函数,这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数.先上源码定义:torch.cat(tensors,dim=0,out=None)第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量,按你所传入的顺序进行连接,注意每一个张量需要...
result = torch.sparse.mm(A, torch.tensor([[c]])) ``` 其中,indices和values分别表示稀疏矩阵的非零元素的索引和值,size表示稀疏矩阵的形状。torch.sparse_coo_tensor函数用于创建COO格式的稀疏矩阵,torch.sparse.mm函数用于进行稀疏矩阵的乘法运算。 需要注意的是,稀疏矩阵的索引和值需要使用torch.LongTensor类...
在迁移过程中,项目中有很多CUDA自定义算子通过torch.autograd.Function类去封装前向和反向函数,例如 class SparseConvFunction(Function): def forward(ctx, features, filters, indice_pairs, indice_pair_num, num_activate_out, algo, timer: CUDAKernelTimer = CUDAKernelTimer(False), ...
size=(3,), nnz=2, layout=torch.sparse_coo) >>> s.to_dense() tensor([0, 7, 0]) 如果输入的坐标有重复,则创建出的coo张量会自动把坐标重复的元素值相加。此外,可以通过成员函数.coalesce()把重复坐标的元素值相加,将这个coo转换成一个不重复的张量;也可以通过.is_coalesced()检查这个coo是否存在重复...
没有梯度边界的激活函数如relu被称为不饱和函数,它们对应的初始化方法不同。 2. 梯度消失和梯度爆炸 假设我们有一个 3 层的全连接网络: 对倒数第二层神经元的权重进行反向传播的公式为: 而H3=H2*W3,所以 即H2 ,即上一层的神经元的输出值,决定了W3的大小。
定义了每次执行的 计算步骤。 在所有的子类中都需要重写这个函数。 half() 将parameters和buffers的数据类型转换成half。 load_state_dict(state_dict) 将state_dict中的parameters和buffers复制到此module和它的后代中。state_dict中的key必须和model.state_dict()返回的key一致。NOTE:用来加载模型参数。
SparseLinear对sparse的输入数据进行线性变换 Add 对输入数据加上一个偏置项 Mul 对输入数据乘上一个因子 CMul component-wise乘法?? CDiv 除 Euclidean 计算输入数据到k means中心店的欧氏距离 weightedEuclidean 不用多说,加权的欧氏距离 (不需要参数,自适应的) ...