def convert_coo2tensor(self, coo): values = coo.data indices = np.vstack((coo.row, coo.col)) i = torch.LongTensor(indices) v = torch.FloatTensor(values) shape = coo.shape return torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(shape))
时间: 2024-03-29 22:38:07 浏览: 188
这段代码是用来将稀疏矩阵(coo格式)转换为PyTorch中的稀疏张量(sparse tensor)。具体而言,它将稀疏矩阵的非零元素以及它们所在的行列索引提取出来,然后分别构造为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor,并使用这两个Tensor构造出一个稀疏张量。最后返回这个稀疏张量。
在这段代码中,coo是一个稀疏矩阵,它的属性包括data、row、col和shape。其中,data是一个一维数组,保存了所有非零元素的值;row和col也是一维数组,分别保存了所有非零元素的行和列索引;shape是一个二元组,保存了该矩阵的形状。
这段代码的核心部分是使用np.vstack将row和col数组按行堆叠起来,得到一个2行n列的数组indices。然后使用torch.LongTensor和torch.FloatTensor将indices和values分别转换为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor。最后使用torch.sparse.FloatTensor将i、v和shape三个参数构造为一个稀疏张量并返回。
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def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())
可以看出这段代码是用来创建拉普拉斯字典的。其中使用了两种不同的归一化方法,分别是对称归一化和随机游走归一化。如果选择对称归一化,就使用函数symmetric_norm_lap,如果选择随机游走归一化,就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典,对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作,最后将所有的归一化邻接矩阵相加,得到A_in,并将其转换为张量格式。
diag = np.array(sumArr.flatten())[0] + 1e-7 # 计算次方,这里是求diag开方的倒数 diag = np.power(diag, -0.5) # 对矩阵进行对角化 D = sp.diags(diag) L = D * A * D # covert norm_adj matrix to tensor L = sp.coo_matrix(L) row = L.row col = L.col i = torch.LongTensor(np.array([row, col])) data = torch.FloatTensor(L.data)是什么意思,解释没一句的意思及其含义
这段代码是用于将一个稀疏对称矩阵A转换为对角线为1的矩阵L。具体解释如下:
1. `sumArr`是一个二维数组,用`flatten()`将其展开成一维数组,再用`np.array()`将其转换为numpy数组;
2. `diag`用于计算对角线元素的值,即将一维数组的每个元素加上一个很小的数(这里是1e-7),然后取其开方的倒数;
3. `D`是一个对角矩阵,其对角线元素为`diag`;
4. `L`是经过对角化后的矩阵,其计算公式为$L=D^{-\frac{1}{2}}AD^{-\frac{1}{2}}$;
5. `sp.coo_matrix()`将稀疏矩阵转换为COO(Coordinate list)格式的稀疏矩阵;
6. `row`和`col`分别是稀疏矩阵L中非零元素的行和列;
7. `i`是一个大小为2xN的LongTensor,其中N是非零元素的个数,`i[0]`和`i[1]`分别对应非零元素的行和列;
8. `data`是一个大小为N的FloatTensor,表示非零元素的值。
最终,`i`和`data`被用于构建一个稀疏张量。
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