# 创建稀疏矩阵的数据 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long) values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float) 这个是什么意思
时间: 2023-10-01 18:03:26 浏览: 51
这段代码是用来创建稀疏矩阵的数据。
首先,`indices` 是一个大小为 2x4 的整型张量,用于表示稀疏矩阵中非零元素的索引。在这个例子中,`indices` 的第一行 `[0, 1, 1, 2]` 表示非零元素所在的行索引,第二行 `[0, 1, 2, 1]` 表示非零元素所在的列索引。这意味着矩阵中的非零元素分别位于 (0, 0),(1, 1),(1, 2),(2, 1) 这四个位置。
接下来,`values` 是一个大小为 4 的浮点型张量,用于存储稀疏矩阵中非零元素的值。在这个例子中,`values` 的四个元素分别为 1.0,2.0,3.0,4.0,对应于上述四个位置上的非零元素。
通过将 `indices` 和 `values` 传递给相应的函数,您可以使用这些数据创建稀疏矩阵。例如:
```python
import torch
indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long)
values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float)
# 使用 indices 和 values 创建稀疏矩阵
sparse = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 3))
```
在这个例子中,`sparse` 是一个大小为 3x3 的稀疏矩阵,其中非零元素的值和位置与 `indices` 和 `values` 对应。
相关问题
def convert_coo2tensor(self, coo): values = coo.data indices = np.vstack((coo.row, coo.col)) i = torch.LongTensor(indices) v = torch.FloatTensor(values) shape = coo.shape return torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(shape))
这段代码是用来将稀疏矩阵(coo格式)转换为PyTorch中的稀疏张量(sparse tensor)。具体而言,它将稀疏矩阵的非零元素以及它们所在的行列索引提取出来,然后分别构造为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor,并使用这两个Tensor构造出一个稀疏张量。最后返回这个稀疏张量。
在这段代码中,coo是一个稀疏矩阵,它的属性包括data、row、col和shape。其中,data是一个一维数组,保存了所有非零元素的值;row和col也是一维数组,分别保存了所有非零元素的行和列索引;shape是一个二元组,保存了该矩阵的形状。
这段代码的核心部分是使用np.vstack将row和col数组按行堆叠起来,得到一个2行n列的数组indices。然后使用torch.LongTensor和torch.FloatTensor将indices和values分别转换为PyTorch中的LongTensor和FloatTensor。最后使用torch.sparse.FloatTensor将i、v和shape三个参数构造为一个稀疏张量并返回。
adj_matrix=torch.tensor(adj_matrix)报错:TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
这个错误提示意味着您的`adj_matrix`是一个稀疏矩阵,而`torch.tensor()`函数无法正确地获取稀疏矩阵的长度。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 = ...
# 将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量
adj_tensor = torch.sparse_coo_tensor(
indices=torch.LongTensor([adj_matrix.row, adj_matrix.col]),
values=torch.FloatTensor(adj_matrix.data),
size=adj_matrix.shape
)
# 将稀疏张量转换为稠密张量
adj_matrix_dense = adj_tensor.to_dense()
# 现在可以将adj_matrix_dense用作GCN模型的邻接矩阵了
```
在上述代码中,我们首先使用`torch.sparse_coo_tensor()`函数将稀疏矩阵`adj_matrix`转换为COO格式的稀疏张量`adj_tensor`。然后,使用`to_dense()`函数将稀疏张量转换为稠密张量`adj_matrix_dense`。最终,`adj_matrix_dense`可以作为GCN模型的邻接矩阵。