pytorch将稀疏张量变为稠密张量并填充0

可以使用PyTorch中的`to_dense()`方法将稀疏张量转换为稠密张量，并使用`fill_()`方法填充0。

以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个稀疏张量
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(
    indices=[[0, 1, 1], [1, 0, 1]], values=[2, 3, 4], size=(2, 2))

# 将稀疏张量转换为稠密张量并填充0
dense_tensor = sparse_tensor.to_dense()
dense_tensor.fill_(0)

print(dense_tensor)

输出结果为：

tensor([[0, 0],
        [0, 0]])

在这个例子中，我们首先创建了一个 $2 \times 2$ 的稀疏张量，然后使用 `to_dense()` 方法将其转换为稠密张量，最后使用 `fill_()` 方法将其填充为0。

相关问题

pytorch多维张量去重并在重复的地方填充0

在PyTorch中，你可以使用torch.unique()函数结合torch.zeros_like()函数来实现多维张量的去重，并在重复的地方填充0。下面是一个示例代码：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 去重并填充重复的地方为0
unique_tensor, indices = torch.unique(tensor, dim=0, return_inverse=True)
filled_tensor = torch.zeros_like(tensor)
filled_tensor.scatter_(0, indices.unsqueeze(1).expand(-1, tensor.size(1)), unique_tensor)

print(filled_tensor)

在这个示例中，我们首先使用torch.unique()函数在dim=0维度上进行去重，并通过设置return_inverse=True来获取重复元素在去重后张量中的索引。然后，我们使用torch.zeros_like()函数创建一个与原始张量相同大小的全0张量。最后，我们使用torch.scatter_()函数将去重后的元素按照索引填充到全0张量中。

运行以上代码，你将得到填充了0的去重后的张量。

请注意，以上示例中使用了二维张量。如果你的张量是多维的，你可以根据实际情况使用torch.unique()函数指定去重的维度，并使用torch.zeros_like()函数创建相同形状的全0张量。然后，可以使用torch.gather()函数和torch.masked_fill_()函数根据去重后的索引填充0值。

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

pytorch，延长张量的某一个维度，填充0元素

在PyTorch中，如果你想在现有张量的基础上增加一个新的维度并填充0元素，可以使用`unsqueeze()`函数来扩展维度，然后使用`pad()`函数添加填充。这里有一个例子：

首先，我们通过`torch.tensor()`创建一个简单的张量[^2]：

import torch

# 创建一个1D张量
original_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
print(f"Original tensor: {original_tensor}")

接着，我们可以使用`unsqueeze()`函数增加一个新维度：

# 延长张量的第二个维度
extended_tensor = original_tensor.unsqueeze(1)
print(f"Extended tensor (with dimension 1): \n{extended_tensor}")

为了填充0元素，我们需要指定要添加的新维度以及填充的大小。在这种情况下，因为我们只添加了一个新的长度为1的维度，所以填充0的大小也是1。使用`pad()`函数：

# 填充0到新维度
padded_tensor = torch.nn.functional.pad(extended_tensor, pad=(0, 0), mode='constant', value=0)
print(f"Padded tensor with zeros: \n{padded_tensor}")

现在，`padded_tensor`就有了额外的一个维度，并且在这个新维度上填充了0。