scipy.sparse.csr_matrix((values, (row, col)))

scipy.sparse.csr_matrix((values, (row, col))) 是 csr_matrix 类的构造函数之一，用于创建一个稀疏矩阵对象。它接受三个参数：

1. values：一个包含非零元素值的一维数组，按照稀疏矩阵的行顺序排列。它表示矩阵中每个非零元素的值。

2. row：一个包含非零元素对应行索引的一维数组，与 values 数组的元素一一对应。它表示矩阵中每个非零元素所在的行。

3. col：一个包含非零元素对应列索引的一维数组，与 values 数组的元素一一对应。它表示矩阵中每个非零元素所在的列。

通过传入这三个参数，可以根据给定的非零元素值、行索引和列索引来构建一个 CSR 格式的稀疏矩阵对象。这样的构造函数可以方便地从现有的数据中创建稀疏矩阵，而无需先创建稠密矩阵再转换为稀疏格式。

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怎么用pytorch把csr矩阵转化为sparsetensor

要将CSR矩阵转换为SparseTensor，可以使用PyTorch中的`sparsesparse_coo_tensor()`和`coo_to_sparse()`函数。首先，使用`scipy`库中的`csr_matrix()`函数将CSR矩阵转换为COO矩阵，如下所示：

import scipy.sparse as sp

csr_matrix = sp.csr_matrix(csr_matrix)
coo_matrix = csr_matrix.tocoo()

然后，使用`coo_matrix`创建一个SparseTensor对象，如下所示：

import torch

indices = torch.tensor([coo_matrix.row, coo_matrix.col])
values = torch.tensor(coo_matrix.data)
shape = coo_matrix.shape

sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)

现在，`sparse_tensor`就是我们想要的SparseTensor对象。