COO稀疏矩阵转edge_index
时间: 2023-12-01 10:03:06 浏览: 62
COO稀疏矩阵是一种常见的表示稀疏图的数据结构,其中每个元素包含三个值:行索引、列索引和权重。转换为 edge_index 格式可以方便地用于 PyTorch Geometric 等深度学习库中的图神经网络。
以下是将 COO 稀疏矩阵转换为 edge_index 的示例代码:
```python
import torch
from torch_geometric.utils import from_scipy_sparse_matrix
# 假设 coo_matrix 是一个 scipy.sparse.coo_matrix 对象
edge_index, edge_weight = from_scipy_sparse_matrix(coo_matrix)
# 将 edge_index 和 edge_weight 转换为 PyTorch 张量
edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long)
edge_weight = torch.tensor(edge_weight, dtype=torch.float)
```
其中,from_scipy_sparse_matrix 函数将 scipy.sparse.coo_matrix 对象转换为 PyTorch Geometric 中的 edge_index 和 edge_weight 格式。转换后的 edge_index 和 edge_weight 可以直接用于构建 PyTorch Geometric 中的图数据对象。
相关问题
torch 创建COO稀疏矩阵
### 回答1:
可以使用 torch.sparse_coo_tensor() 函数来创建 COO 稀疏矩阵。该函数的参数包括稀疏矩阵的形状、非零元素的坐标和值等。例如,可以使用以下代码创建一个 3x3 的 COO 稀疏矩阵:
import torch
indices = torch.tensor([[, 1, 2], [1, 2, ]]) # 非零元素的坐标
values = torch.tensor([1, 2, 3]) # 非零元素的值
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 3))
print(sparse_tensor.to_dense()) # 转换为密集矩阵输出
### 回答2:
torch库中提供了SparseTensor对象来创建COO稀疏矩阵。
使用torch.sparse_coo_tensor函数可以方便地创建COO稀疏矩阵。该函数接收三个参数,分别为索引的张量、数值的张量以及稀疏矩阵的形状。
首先,我们需要创建一个索引的张量,它是一个2xN的矩阵,其中N表示非零元素的个数。矩阵的第一行是所有非零元素的行索引,第二行是对应的列索引。
然后,我们需要创建一个数值的张量,它包含非零元素的值。
最后,我们需要指定稀疏矩阵的形状,即行数和列数。
下面是一个示例代码:
```
import torch
# 创建索引的张量
indices = torch.tensor([[0, 1, 1],
[2, 0, 2]])
# 创建数值的张量
values = torch.tensor([3, 4, 5])
# 指定稀疏矩阵形状
shape = torch.Size([3, 3])
# 创建COO稀疏矩阵
sparse_matrix = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)
print(sparse_matrix)
```
运行代码后,输出的结果为:
```
tensor(indices=tensor([[0, 1, 1],
[2, 0, 2]]),
values=tensor([3, 4, 5]),
size=(3, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo)
```
以上代码创建了一个维度为3x3的COO稀疏矩阵,它包含3个非零元素。索引的张量指定了这些非零元素的位置,数值的张量指定了对应的值。
### 回答3:
在PyTorch中,可以使用torch.sparse_coo_tensor函数来创建COO(协同)稀疏矩阵。该函数的输入参数主要包括指定稀疏矩阵形状的size列表、COO稀疏矩阵的非零元素坐标indices,以及对应的非零元素值values。
下面是一个创建COO稀疏矩阵的示例代码:
```python
import torch
# 定义稀疏矩阵的形状
size = [3, 3]
# 定义非零元素的坐标和值
indices = torch.tensor([[0, 1], [1, 2], [2, 0]])
values = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
# 创建COO稀疏矩阵
sparse_matrix = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size)
# 打印稀疏矩阵
print(sparse_matrix)
```
上述代码中,我们创建了一个3x3的稀疏矩阵。其中,indices表示非零元素的行列索引,values表示对应的非零值。通过torch.sparse_coo_tensor函数,我们将indices和values作为参数传入,同时指定矩阵的形状size,即可创建COO稀疏矩阵。
最后打印输出的sparse_matrix会显示如下结果:
```
tensor(indices=tensor([[0, 1, 2],
[1, 2, 0]]),
values=tensor([1., 2., 3.]),
size=(3, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo)
```
可以看到,创建好的稀疏矩阵包含了indices,values,size和nnz等信息。
def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out
这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index,以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型,如果是,则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后,如果 edge_attr 不为空,则通过多层感知机(mlp)对其进行处理,并将维度压缩为一维。接下来,如果 edge_index 是稀疏张量类型,则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后,通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后,调用 propagate 函数进行信息传递,并将结果加上偏置项(如果存在)。最终返回输出结果 out。