你提到的 from torch_sparse import sparsetensor 是不正确的,因为torch_sparse库中没有直接名为sparsetensor的模块或函数。如果你需要创建一个稀疏张量,应该使用torch_sparse库提供的相关函数,例如torch_sparse.SparseTensor(注意大小写和拼写)。 给出正确的使用示例: 如果你需要使用torch_sparse来创建一个稀疏张量,可...
8, 8) c = SparseTensor(row=row, col=col, value=val) print('c = {}'.format(c.to_dense...
sparse tensor可以表示为一对 dense tensors:一个张量的value和一个二维的张量 indices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(从这些张量是无法推导出来的!)假设我们要定义一个稀疏张量, 其中 3在(0,2)处, 4在(1,0)处, 5在(1,2)处, 然后我们可以这样写: >>> i =torch.LongTe...
你可以看到这个类有一堆classmethod，你可以用它们从文档很好的pytorch类生成你自己的SparseTensor。
values=tensor([[3, 4], [5, 6], [7, 8]]), size=(2, 3, 2), nnz=3, layout=torch.sparse_coo) 此方案与常规的coo构建方式不同,values中每个元素可以是一个向量,表示对应坐标的稠密张量,因此,创建出的coo张量也多出了一个维度。 带有重复坐标的coo张量 ...
t = torch.sparse_coo_tensor( edgetensor.t(), valuetensor, (len(sample1), len(sample2)) )returnt 開發者ID:THUDM,項目名稱:cogdl,代碼行數:19,代碼來源:fastgcn.py 示例3: make_batch_align_matrix ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importsparse_coo_tens...
有篇关于Openfire导入到IntelliJ IDEA的文章（http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/112313.htm），...
Sparse tensors seem not to work with torch.func : import torch x=torch.rand(10) dense=torch.rand(1,10) sparse=dense.to_sparse_csr() def test_dense(x): return (dense@x)[0] def test_sparse(x): return (sparse@x)[0] torch.func.grad(test_dens...
While performing:- import torch import torch_sparse.SparseTensor as sparse I get the following error:- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) in 1 import torch ---> 2 import torch_sparse.SparseTensor as sparse` ModuleNotFoundError: No module named 'torch_sparse.SparseTensor' ...
a tensor of values and a 2D tensor of indices. A sparse tensor can be constructed by providing these two tensors, as well as the size of the sparse tensor (which cannot be inferred from these tensors!) Suppose we want to define a sparse tensor with the entry 3 at location (0, 2)...