PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse

译者:hijkzzz

警告

这个API目前还处于试验阶段,可能在不久的将来会发生变化。

Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量,这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。

稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。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,它的分量3在(0,2)处,分量4在(1,0)处,分量5在(1,2)处,然后我们可以这样写

>>> i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],
 [2, 0, 2]])
>>> v = torch.FloatTensor([3, 4, 5])
>>> torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense()
 0  0  3
 4  0  5
[torch.FloatTensor of size 2x3]

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:

>>> i = torch.LongTensor([[0, 2], [1, 0], [1, 2]])
>>> v = torch.FloatTensor([3,      4,      5    ])
>>> torch.sparse.FloatTensor(i.t(), v, torch.Size([2,3])).to_dense()
 0  0  3
 4  0  5
[torch.FloatTensor of size 2x3]

也可以构造混合稀疏张量,其中只有前n个维度是稀疏的,其余维度是密集的。

阅读全文/改进本文

posted @   绝不原创的飞龙  阅读(34)  评论(0编辑  收藏  举报  
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
点击右上角即可分享
微信分享提示