pytorch 稀疏矩阵乘法

在PyTorch中，可以使用`torch.sparse.mm`函数进行稀疏矩阵乘法操作。这个函数的输入参数是两个稀疏矩阵，它们会被转换为压缩稀疏行 (CSR) 格式，并且执行矩阵相乘操作。下面是一个简单的示例代码：

import torch

# 创建稀疏矩阵
indices = torch.LongTensor([[0, 1, 1],
                            [2, 0, 1]])
values = torch.FloatTensor([3, 4, 5])
sparse_mat = torch.sparse.FloatTensor(indices, values, torch.Size([3, 3]))

# 创建稠密矩阵
dense_mat = torch.Tensor([[1, 2, 3],
                          [4, 5, 6],
                          [7, 8, 9]])

# 稀疏矩阵乘法
result = torch.sparse.mm(sparse_mat, dense_mat)
print(result)

在上面的示例中，我们首先创建了一个稀疏矩阵 `sparse_mat`，然后创建了一个稠密矩阵 `dense_mat`。最后，我们使用 `torch.sparse.mm` 函数将这两个矩阵相乘并打印结果。