用法:
mxnet.symbol.cast_storage(data=None, stype=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)
- data:(
Symbol
) - 输入。 - stype:(
{'csr'
,
'default'
,
'row_sparse'}
,
required
) - 输出存储类型。 - name:(
string
,
optional.
) - 结果符号的名称。
- data:(
结果符号。
参数:
返回:
返回类型:
将张量存储类型转换为新类型。
当具有默认存储类型的 NDArray 强制转换为 csr 或 row_sparse 存储时,结果是紧凑的,这意味着:
- 对于 csr,不会保留零值
- 对于row_sparse,将不保留全零的行切片
cast_storage
输出的存储类型取决于 stype 参数:- cast_storage(csr, ‘default’) = 默认
- cast_storage(row_sparse, ‘default’) = 默认
- cast_storage(默认,‘csr’)= csr
- cast_storage(默认,‘row_sparse’)=row_sparse
- cast_storage(csr, ‘csr’) = csr
- cast_storage(row_sparse, ‘row_sparse’) = row_sparse
例子:
dense = [[ 0., 1., 0.], [ 2., 0., 3.], [ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]] # cast to row_sparse storage type rsp = cast_storage(dense, 'row_sparse') rsp.indices = [0, 1] rsp.values = [[ 0., 1., 0.], [ 2., 0., 3.]] # cast to csr storage type csr = cast_storage(dense, 'csr') csr.indices = [1, 0, 2] csr.values = [ 1., 2., 3.] csr.indptr = [0, 1, 3, 3, 3]
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注:本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.cast_storage。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。