torch.sparse.floattensor

torch.sparse.FloatTensor 是 PyTorch 中的一种稀疏浮点张量（sparse float tensor）类型。它与普通的 torch.FloatTensor 不同，因为它只保存非零元素，而非保存全部元素，因此它在内存和计算时间上更高效。

相关问题

torch.sparse.FloatTensor

`torch.sparse.FloatTensor` 是PyTorch库中的一个类，用于表示稀疏张量，特别是在处理大型数据集时，它可以节省大量的内存空间。它主要用于COO (Coordinate List) 格式，其中包含了非零元素的索引和对应的值。

创建`torch.sparse.FloatTensor`需要以下三个参数：
1. `indices`: 非零元素的坐标，通常是一个LongTensor。
2. `values`: 对应于给定坐标值的张量。
3. `sizes`: 表示稀疏张量的整体形状，即使大部分区域是零。

下面是一些操作：

1. **创建**:

   i = torch.LongTensor([[0, 1, 1], [2, 1, 0]])
   d = torch.tensor([3, 6, 9], dtype=torch.float)
   a = torch.sparse.FloatTensor(i, d, torch.Size([2, 3]))

这会创建一个2x3的稀疏张量，有3个非零元素，位于位置(0,1)，(1,1)，(2,1)，对应值分别为3, 6, 和9。

2. **转换为密集形式**:

   a.to_dense()  # 返回一个稠密版本的tensor

如你所给出的示例，对于第一个a，结果是[[0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]。

3. **打印输出**:

   print(a)  # 打印原始的sparse tensor信息

torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(shape))

这是 PyTorch 中创建稀疏张量的函数，它的参数分别是：

- i：一个二维的 LongTensor，表示非零元素的索引，每列分别表示非零元素的行下标和列下标；
- v：一个一维的 FloatTensor，表示非零元素的值；
- shape：一个元组，表示稀疏张量的形状。

该函数返回一个稀疏张量。这种类型的张量采用压缩存储方式，只存储非零元素的值和索引，可以节省存储空间。