torch.Tensor.to_sparse_csr

Tensor.to_sparse_csr(dense_dim=None) → Tensor

Преобразует тензор в формат сжатого хранения по строкам (CSR). За исключением тензоров со strided-представлением, работает только с двумерными тензорами. Если self имеет strided-представление, можно указать количество плотных измерений, и будет создан гибридный тензор CSR с dense_dim плотными измерениями и self.dim() - 2 - dense_dim пакетным измерением.

Параметры:

dense_dim (int, необязательный) – Количество плотных измерений результирующего тензора CSR. Этот аргумент следует использовать только в том случае, если self является тензором со strided-представлением; значение должно находиться в диапазоне от 0 до размерности тензора self минус два.

Пример:

>>> dense = torch.randn(5, 5)
>>> sparse = dense.to_sparse_csr()
>>> sparse._nnz()
25

>>> dense = torch.zeros(3, 3, 1, 1)
>>> dense[0, 0] = dense[1, 2] = dense[2, 1] = 1
>>> dense.to_sparse_csr(dense_dim=2)
tensor(crow_indices=tensor([0, 1, 2, 3]),
       col_indices=tensor([0, 2, 1]),
       values=tensor([[[1.]],

                      [[1.]],

                      [[1.]]]), size=(3, 3, 1, 1), nnz=3,
       layout=torch.sparse_csr)