sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
时间: 2023-05-11 21:03:54 浏览: 136
这是一个警告信息,意思是稀疏矩阵的长度不明确,建议使用 getnnz() 或 shape[0] 来获取稀疏矩阵的长度。getnnz() 返回稀疏矩阵中非零元素的数量,而 shape[0] 返回稀疏矩阵的行数。你可以根据具体情况选择使用哪个方法来获取稀疏矩阵的长度。
相关问题
TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
这个错误通常出现在使用稀疏矩阵(sparse matrix)时,因为稀疏矩阵的维度不明确,需要使用`getnnz()`或者`shape[0]`方法来获取矩阵的行数。
例如,假设你有一个稀疏矩阵`sparse_matrix`,你想获取它的行数,可以使用以下代码:
```
num_rows = sparse_matrix.shape[0]
```
或者
```
num_rows = sparse_matrix.getnnz()
```
这样就可以解决这个错误了。
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。