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Python PyTorch Tensor.to_sparse用法及代碼示例


本文簡要介紹python語言中 torch.Tensor.to_sparse 的用法。

用法:

Tensor.to_sparse(sparseDims) → Tensor

參數

sparseDims(int,可選的) -包含在新稀疏張量中的稀疏維數

返回張量的稀疏副本。 PyTorch 支持坐標格式的稀疏張量。

例子:

>>> d = torch.tensor([[0, 0, 0], [9, 0, 10], [0, 0, 0]])
>>> d
tensor([[ 0,  0,  0],
        [ 9,  0, 10],
        [ 0,  0,  0]])
>>> d.to_sparse()
tensor(indices=tensor([[1, 1],
                       [0, 2]]),
       values=tensor([ 9, 10]),
       size=(3, 3), nnz=2, layout=torch.sparse_coo)
>>> d.to_sparse(1)
tensor(indices=tensor([[1]]),
       values=tensor([[ 9,  0, 10]]),
       size=(3, 3), nnz=1, layout=torch.sparse_coo)

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.Tensor.to_sparse。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。