Python mxnet.symbol.sparse.cast_storage用法及代码示例

用法:
mxnet.symbol.sparse.cast_storage(data=None, stype=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

参数：

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。

结果符号。

返回类型：

Symbol

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]

相关用法

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.sparse.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。

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参数：

返回：

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