torch.sparse.SparseTensor是PyTorch中用于表示稀疏张量的类。稀疏张量是一种数据结构,其中大部分元素都是零,只有少数非零元素需要存储。这种表示方式可以节省内存和计算资源。 创建一个SparseTensor通常需要三个主要参数:indices、values和shape。此外,还可以指定device参数来确定张量存储的位置(如CPU或GPU)。 3. 说明torc...
3]) val =torch.linspace(1, 8, 8) c = SparseTensor(row=row, col=col, value=val) print('...
>>> values = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) >>> csr =torch.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, dtype=torch.float64) >>> csr tensor(crow_indices=tensor([0, 2, 4]), col_indices=tensor([0, 1, 0, 1]), values=tensor([1., 2., 3., 4.]), size=(2, 2),...
但后者是PyTorch的一个子模块。所以，看看正确的包（torch_sparse），那里没有太多关于如何使用SparseTens...
pytorch遇到的一些非常害人的坑一、tensor.scatter()暗含的坑一、tensor.scatter()暗含的坑tensor.scatter()方法pytorch官方文档讲解的还是很详细的,如下图所示: 有一个坑就是:**index参数必须是torch.int64 ortorch.long!torch.int32 ortorch.int都是不可以的!**否则的话,会报一些 ...
A minimal reproducing example: In [4]: adj = SparseTensor.from_edge_index(torch.LongTensor([[1,2], [1,3], [2, 3]])) In [5]: adj.partition(3) [1] 2709268 bus error (core dumped) ipython In what circumstances will this partition function l...
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` ModuleNotF...
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...
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...
index_select方法可以实现对SparseTensor按行/列采样：# demo from torch_sparse import SparseTensor row...