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。