features = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(features)

时间: 2023-11-21 17:04:49 浏览: 208
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这行代码的作用是将一个稀疏矩阵（sparse matrix）转换成 PyTorch 中的稀疏张量（sparse tensor）。稀疏矩阵是一种矩阵，其中大部分元素都是零，只有少数非零元素。在进行矩阵运算时，如果使用普通的矩阵表示，会浪费大量的空间和计算资源。而稀疏矩阵则只存储非零元素的值和位置，可以更高效地进行运算。 PyTorch 中的稀疏张量使用 COO 格式（Coordinate format）表示，即通过三个分别表示非零元素的行、列、值的数组来表示稀疏矩阵。这种格式可以方便地进行矩阵乘法等操作。因此，将稀疏矩阵转换为稀疏张量可以提高代码的效率和性能。
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pytorch_sparse:优化的Autograd稀疏矩阵运算的PyTorch扩展库

PyTorch稀疏 该软件包包括一个小型扩展库，该库具有自动分级支持，可优化稀疏...pip install torch-scatter torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html 其中${CUDA}应该由cpu ， cu

请解释以下代码： adj = adj + sp.eye(adj.shape[0]) adj = normalize(adj) adj = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj)

5. sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj) 将邻接矩阵转化为稀疏张量，以便用于 PyTorch 的图神经网络模块。 综上所述，这段代码的作用是将输入的邻接矩阵进行自环处理和归一化处理，最后将处理后的邻接矩阵...

def sample(edge_index, num,num_nodes,sizes): edge_index = edge_index.to('cpu') value = torch.arange(edge_index.size(1)) adj_t = SparseTensor(row=edge_index[0], col=edge_index[1], value=value, sparse_sizes=(num_nodes, num_nodes)).t() adjs = [] idx = torch.tensor(num, dtype=torch.long) n_id = idx for size in sizes: adj_t, n_id = adj_t.sample_adj(n_id, size, replace=False) e_id = adj_t.storage.value() size = adj_t.sparse_sizes()[::-1] row, col, _ = adj_t.coo() edge_index = torch.stack([col, row], dim=0) adjs.append(EdgeIndex(edge_index, e_id, size)) adjs = adjs[0] if len(adjs) == 1 else adjs[::-1] return n_id,adjs

然后使用SparseTensor函数将edge_index和value转换为一个稀疏矩阵adj_t，其中sparse_sizes表示邻接矩阵的大小。接着，定义一个空列表adjs，表示存储采样后的邻接矩阵。然后用idx表示当前采样的节点索引，初始化为num...

哪些版本torch_geometric有to_torch_sparse_tensor

to_torch_sparse_tensor 函数是 PyTorch Geometric 库的一部分，用于将张量数据转换为稀疏张量格式。这个函数在过去的一些版本中可能存在，但需要注意的是，库的功能和API可能会随新版本不断更新，因此它并非始终...

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

也可以是一个SparseTensor对象，表示稀疏的边索引。 - edge_weight：边的权重，可选参数，默认为None。如果不提供权重，则默认为全1. - num_nodes：节点的数量，可选参数，默认为None。如果不提供数量，则通过edge_...

torch.sparse_coo_tensor

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，...

Tried to access nonexistent attribute or method 'crow_indices' of type 'Tensor'.: File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch_sparse/tensor.py", line 109 def from_torch_sparse_csr_tensor(self, mat: torch.Tensor, has_value: bool = True): rowptr = mat.crow_indices() ~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE col = mat.col_indices()

1. 版本不兼容：请确保你正在使用与torch_sparse库兼容的torch版本。尝试更新torch_sparse库或降级torch版本，看看是否解决了问题。 2. 引入错误：检查你的代码，确保正确导入了torch_sparse库以及所有必需的依赖项...

这个加上csc = sparse.to_csc()是不是就是类似上面您给出代码sparse = dense.to_sparse() # 将稀疏矩阵转换为 CSC 格式 csc = sparse.to_csc() 的执行结果。两个数据 会具有相同的type

所以，在代码中 sparse = dense.to_sparse() 和 csc = sparse.to_csc() 执行后，sparse 的类型是 torch.sparse.FloatTensor，而 csc 的类型是 torch.sparse_coo_tensor。它们是不同的类型。

raceback (most recent call last): File "D:\python1\predict.py", line 8, in <module> X_new_tensor = torch.tensor(X_new, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转为模型能接受的形式 RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 1 is not equal to len(dims) = 4

这个错误是因为您的张量维度不匹配导致的。在您的代码中，您正在尝试使用 permute 函数来重新排列张量的维度，但您的张量不具备足够的维度来进行排列。请检查您的张量维度是否正确，并确保使用 permute 函数时，...

Traceback (most recent call last): File "D:\python1\predict.py", line 8, in <module> X_new_tensor = torch.tensor(X_new, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转为模型能接受的形式 RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 1 is not equal to len(dims) = 4

这个错误通常是因为您的张量维度不正确。在您的代码中，您正在尝试使用 permute 函数来重新排列张量的维度，但是您的张量维度不足以进行正确的排列。 请检查您的张量维度是否正确，并确保使用 permute 函数时，...

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

这段代码是用来实现图卷积网络（Graph ...torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数，torch.stack 是张量拼接的函数，torch.split 是按维度分割张量的函数，torch.mean 是张量平均池化的函数，"+" 是张量加法的运算符。

torch.sparse_csr

- 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 ...

请用中文帮我讲解一下torch.sparse_resize_函数的具体参数

- 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...

module 'torch' has no attribute 'sparse_csr'

当出现 "module 'torch' has no attribute 'sparse_csr'" 的错误时，这意味着在torch模块中找不到'sparse_csr'属性。通常，这种错误是由于使用了不兼容的版本或库导致的。 在这种情况下，错误的原因可能有两种可能...

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'sparse_csr'

This error occurs when you try ... Alternatively, you can use a different sparse tensor format that is supported by your PyTorch version, such as torch.sparse_coo_tensor or torch.sparse.FloatTensor.

adj_matrix=torch.tensor(adj_matrix)报错：TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]

因此，可以使用torch.sparse_coo_tensor()函数将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量，然后再将其转换为稠密张量，如下所示： python import torch # 假设adj_matrix是一个稀疏矩阵 adj_matrix = ... # 将稀疏...

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'sparse_csr' 如何解决

这个错误可能是因为您的 PyTorch 版本太低，不支持 torch.sparse_csr_tensor 函数。您可以尝试升级 PyTorch 的版本。 如果您已经升级了 PyTorch 的版本，但仍然遇到此错误，请检查您的代码中是否存在其他错误。...

OSError: /home/amax/anaconda3/envs/yun/lib/python3.7/site-packages/torch_sparse/_convert_cuda.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor5zero_Ev

1. 确保 PyTorch 和 torch_sparse 库的版本兼容。可以尝试更新或降级这两个库，确保它们之间的兼容性。 2. 检查是否缺失了某些依赖项。可以尝试重新安装 PyTorch Sparse 库，并确保所有的依赖项都正确安装。 3. ...

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