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

时间: 2024-03-29 19:36:01 浏览: 258

浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

在PyTorch中，`torch.max` 和 `F.softmax` 是两个非常重要的函数，它们在神经网络的训练和推理过程中起到关键作用。本文将详细解释这两个函数在处理多维张量时的维度操作。 `torch.max` 函数用于找到张量中的最大值。当应用于二维张量时，`torch.max` 可以指定维度参数 `dim` 来决定按照行（0轴）还是列（1轴）来取最大值。例如，对于一个形状为 (3, 4) 的张量 `input`： ```python d = torch.max(input, dim=0) ``` 上述代码会返回一个新的张量，其中包含了每一列的最大值（即在0轴上取最大值），同时返回一个索引张量，指示最大值所在的行索引。 ```python d.values # 返回最大值 d.indices # 返回最大值对应的行索引 ``` 相反，如果设置 `dim=1`，则会按照行（1轴）来取最大值。 `F.softmax` 函数是用于计算softmax激活函数的，它通常用于分类问题，将输入张量转换成概率分布。Softmax函数的基本公式是： \[ \text{softmax}(x_i) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)} \] 这个函数会确保所有元素的和为1，形成一个概率分布。同样，`F.softmax` 也可以指定维度 `dim`。例如： ```python b = F.softmax(input, dim=0) c = F.softmax(input, dim=1) ``` 这里，`dim=0` 表示按列计算softmax，这意味着每一列的元素会被归一化，使得每一列的和为1。而 `dim=1` 表示按行计算，每一行的元素会归一化为1。对于三维张量，这个逻辑依然适用。假设有一个形状为 (3, 16, 20) 的张量 `a`： ```python b = F.softmax(a, dim=0) c = F.softmax(a, dim=1) d = F.softmax(a, dim=2) ``` `dim=0` 会沿着第一个维度进行softmax运算，使每个 (16, 20) 的切片形成概率分布；`dim=1` 会沿着第二个维度操作，使每个 (3, 20) 的切片形成概率分布；`dim=2` 则会沿着第三个维度进行归一化，得到每个 (3, 16) 的概率分布。理解这些维度设置对于正确地应用这两个函数至关重要，尤其是在构建神经网络层时，如全连接层（FC layer）、卷积层（Conv layer）之后通常会接一个Softmax层来进行多分类任务。在实际应用中，要确保根据数据的形状和问题需求正确选择 `dim` 参数，以确保模型能够正确地学习和预测。

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。

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

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torch_sparse-0.6.17+pt20cpu-cp311-cp311-win_amd64whl.zip

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torch_sparse-0.6.9-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

scipy.sparse._csr.csr_matrix转换为pytorch类型

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

torch.gather函数

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)

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