tensor稀疏矩阵转邻接矩阵

可以使用 TensorFlow 中的 sparse_tensor_to_dense() 函数将稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后再使用 numpy 中的 toarray() 函数将其转换为邻接矩阵。具体实现方法可以参考 TensorFlow 和 numpy 的官方文档。

相关问题

pytorch邻接矩阵

在 PyTorch 中，邻接矩阵通常用稀疏张量（Sparse Tensor）来表示，可以使用 torch.sparse 模块来创建和操作稀疏张量。

首先，我们需要定义一个邻接矩阵，可以使用 scipy.sparse 库中的 csr_matrix 函数来创建。假设我们要创建一个 3x3 的邻接矩阵，其中第 i 行第 j 列的元素为 1 表示节点 i 和节点 j 之间有一条边：

import torch
import scipy.sparse as sp

# 创建一个 3x3 的邻接矩阵
adj = sp.csr_matrix(([1, 1, 1], ([0, 1, 2], [1, 2, 0])), shape=(3, 3))
print(adj.toarray())
# 输出：
# [[0 1 0]
#  [0 0 1]
#  [1 0 0]]

然后，我们可以将邻接矩阵转换为稀疏张量：

# 将邻接矩阵转换为稀疏张量
adj = torch.tensor(adj.todense())
adj = adj.to_sparse()
print(adj)
# 输出：
# tensor(indices=tensor([[0, 1, 2],
#                        [1, 2, 0]]),
#        values=tensor([1, 1, 1]),
#        size=(3, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo)

在上面的代码中，我们首先使用 `todense()` 函数将邻接矩阵转换为稠密矩阵，然后使用 PyTorch 的 `tensor()` 函数将其转换为张量，最后使用 `to_sparse()` 函数将其转换为稀疏张量。稀疏张量的 `indices` 属性包含了非零元素的坐标，`values` 属性包含了这些非零元素的值。

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。