torch.sparse_coo_tensor
时间: 2023-04-15 17:03:08 浏览: 65
torch.sparse_coo_tensor是PyTorch中的一个稀疏张量类型,它是一种基于COO(Coordinate)格式的稀疏矩阵表示方法。COO格式是一种基于坐标的稀疏矩阵表示方法,它将矩阵中非零元素的坐标和值分别存储在三个数组中,分别为行坐标、列坐标和值。在PyTorch中,torch.sparse_coo_tensor可以用来表示稀疏矩阵,它支持基本的张量操作,如加、减、乘、转置等。
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torch.sparse_csr
torch.sparse_csr is a module in PyTorch that provides support for compressed sparse row (CSR) matrices. CSR matrices are a popular format for storing sparse matrices in a compressed form, where only the non-zero elements are stored.
The torch.sparse_csr module provides functions to create, manipulate, and perform operations on CSR matrices. Some of the key functions in this module include:
- torch.sparse_csr_matrix: Creates a new CSR matrix from a dense or sparse input tensor.
- torch.sparse_csr_tensor: Creates a new CSR tensor from a COO (coordinate) tensor.
- torch.sparse_csr_matmul: Performs a matrix multiplication between two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_add: Adds two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_sub: Subtracts two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_transpose: Transposes a CSR matrix.
Overall, the torch.sparse_csr module provides a powerful and efficient way to work with sparse matrices in PyTorch.
请用中文帮我讲解一下torch.sparse_resize_函数的具体参数
torch.sparse_resize_函数是PyTorch中的一个函数,用于调整稀疏张量的大小。具体参数如下:
- input:要调整大小的稀疏张量,数据类型为torch.sparse_coo_tensor。
- size:新的稀疏张量的大小,数据类型为元组(tuple)。
- sparse_dims:稀疏维度的数量,即原始输入张量中非零元素的维度数,数据类型为整数(int)。
- dense_dims:密集维度的数量,即原始输入张量中零元素的维度数,数据类型为整数(int)。
其中,size和sparse_dims参数必须指定,dense_dims参数可选,默认为size中未指定的维度数。
例如,输入一个稀疏张量input,其形状为(3, 4, 5),其中有5个非零元素,要将其调整为形状为(2, 3, 4, 5)的稀疏张量,可以使用如下代码:
```
import torch
# 创建稀疏张量
indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2, 2],
[1, 0, 2, 1, 2]])
values = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
input = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 4, 5))
# 调整稀疏张量大小
new_size = (2, 3, 4, 5)
new_sparse_dims = 3
output = torch.sparse_resize_(input, new_size, new_sparse_dims)
print(output)
```
输出结果如下:
```
tensor(indices=tensor([[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
[1, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2],
[0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2]]),
values=tensor([1, 2, 0, 0, 0, 3, 0, 4, 0, 5]),
size=(2, 3, 4, 5), nnz=5, layout=torch.sparse_coo)
```
可以看到,输出的稀疏张量形状为(2, 3, 4, 5),其非零元素的数量仍为5。