PyTorch torch.sparse_csr_tensor-Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.sparse_csr_tensorEs ist eine Funktion in PyTorch, die zur Konstruktion von Sparse-CSR-Tensoren (Compressed Sparse Row) verwendet wird.
Funktionsdefinition
torch.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Sparse CSR-Tensor erstellen
# Zeilenzeiger
crow_indices = torch.tensor([0, 2, 3])
# Spaltenindizes
col_indices = torch.tensor([0, 1, 1])
# Werte
values = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# Tensor-Größe
size = (2, 3)
# Dünnbesetzten CSR-Tensor konstruieren
x = torch.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, size)
print(x)
print("Dichter Tensor:")
print(x.to_dense())
# Sparse CSR-Tensor erstellen
# Zeilenzeiger
crow_indices = torch.tensor([0, 2, 3])
# Spaltenindizes
col_indices = torch.tensor([0, 1, 1])
# Werte
values = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# Tensor-Größe
size = (2, 3)
# Dünnbesetzten CSR-Tensor konstruieren
x = torch.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, size)
print(x)
print("Dichter Tensor:")
print(x.to_dense())
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