torch.sparse.addmm

torch.sparse.addmm(mat, mat1, mat2, *, beta=1., alpha=1.) → Tensor [исходный код]

Эта функция в прямом проходе выполняет то же самое, что и torch.addmm(), за исключением того, что поддерживает обратное распространение для разреженных матриц COO и CSR mat1. Если mat1 — тензор COO, он должен иметь sparse_dim = 2.

Поддерживаются форматы хранения CSR и COO.

Примечание

Поддержка градиентов:

• COO @ Dense: Обратное распространение поддерживается для обоих входных аргументов. Градиент для разреженного входного аргумента возвращается в виде разреженного тензора COO.
• CSR @ Dense: Обратное распространение поддерживается для обоих входных аргументов. Градиент для разреженного входного аргумента возвращается в виде разреженного тензора CSR.
• CSC/BSR/BSC @ Dense: Не поддерживается.
• Sparse @ Sparse (COO @ COO, CSR @ CSR): Прямой проход работает, но обратное распространение не поддерживается.

Параметры:

• mat (Tensor) – плотная матрица для сложения
• mat1 (Tensor) – разреженная матрица для умножения
• mat2 (Tensor) – плотная матрица для умножения
• beta (Number, optional) – множитель для mat ($\beta$)
• alpha (Number, optional) – множитель для $mat1 @ mat2$ ($\alpha$)