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))

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。