UserWarning: Sparse CSR tensor support is in beta state. If you miss a functionality in the sparse tensor support, please submit a feature request to https://github.com/pytorch/pytorch/issues. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen...
tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False)→ Tensor Constructs a sparse tensors ...
3]) val =torch.linspace(1, 8, 8) c = SparseTensor(row=row, col=col, value=val) print('...
sparse_coo_tensor(edge_index, edge_attr, size) eye = torch.arange(start=0, end=num_nodes) eye = torch.stack([eye, eye]) eye = torch.sparse_coo_tensor(eye, torch.ones([num_nodes]), size) adj = adj.t() + adj + eye # greater than 1 when edge_index is already symmetrical adj...
numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的Math库速度更快。同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor。Tensor可谓是神经网络界的numpy 三,torch.sparse 在做nlp任务时,有个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵。torch.sparse模块定义了稀疏张量,采用的是COO格式,主要方法是用一个长整型定义非零元...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>i=torch.LongTensor([[0,2], [1,0],[1,2]])>>>v=torch.FloatTensor([3,4,5])>>>torch.sparse.FloatTensor(i.t(),v,torch...
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...
bincount(weights=None, minlength=0) → Tensor bitwise_not() → Tensor bitwise_not_() → Tensor bmm(batch2) → Tensor bool() → Tensor byte() → Tensor cauchy_(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor ceil() → Tensor ...
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 torch.Tensor._sparse_mask())...
SparseTensor 具有以下不变量: sparse_dim + dense_dim = len(SparseTensor.shape) SparseTensor._indices().shape = (sparse_dim, nnz) SparseTensor._values().shape = (nnz, SparseTensor.shape[sparse_dim:]) 因为SparseTensor._indices()总是一个二维张量, 最小的sparse_dim = 1. 因此, sparse_dim ...