torch.spmm

torch.spmm是PyTorch中的一个稀疏矩阵乘法函数，用于执行稀疏矩阵和密集矩阵之间的乘法操作。它接受一个稀疏矩阵和一个密集矩阵作为输入，并返回它们的乘积。

具体使用方法如下：

torch.spmm(sparse, dense)

其中，sparse是一个稀疏矩阵，dense是一个密集矩阵。稀疏矩阵可以使用torch.sparse_coo_tensor()函数创建，而密集矩阵可以使用torch.tensor()函数创建。

需要注意的是，输入的稀疏矩阵必须是COO格式（Coordinate Format），也就是使用三个数组分别存储非零元素的行索引、列索引和值。

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相关问题

torch.spmm和torch.mm区别

torch.spmm和torch.mm的区别在于它们适用的矩阵类型不同。torch.mm只适用于二维矩阵，而torch.spmm适用于稀疏矩阵和密集矩阵的乘积。稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵，而密集矩阵则相反，大部分元素都不为0。因此，如果你需要对稀疏矩阵和密集矩阵进行乘积运算，就需要使用torch.spmm。而如果你只需要对二维矩阵进行乘积运算，就可以使用torch.mm或者torch.matmul()。

torch.spmm函数

torch.spmm函数是PyTorch中用于执行稀疏矩阵乘法（Sparse Matrix Multiplication）的函数。它的语法为：

torch.spmm(mat1, mat2)

其中，mat1是一个稀疏矩阵（SparseTensor），mat2是一个稠密矩阵（Tensor）。

这个函数将稀疏矩阵mat1和稠密矩阵mat2相乘，并返回一个稠密矩阵。

需要注意的是，稀疏矩阵mat1必须满足COO格式（Coordinate Format），即非零元素的坐标和值分别存储在三个数组中。可以使用torch.sparse_coo_tensor函数创建一个COO格式的稀疏矩阵。