torch.Tensor.to_sparse_bsc

Tensor.to_sparse_bsc(blocksize, dense_dim) → Tensor

Преобразовать тензор в формат хранения блочно-разреженных столбцов (BSC) заданного размера блока. Если self является пошагово-индексированным, то можно указать количество плотных измерений, и будет создан гибридный BSC-тензор с dense_dim плотными измерениями и self.dim() - 2 - dense_dim размерностью пакета.

Параметры

• blocksize (список, кортеж, torch.Size, необязательно) – Размер блока результирующего BSC-тензора. Размер блока должен быть кортежем длиной два, элементы которого делят без остатка две разреженные размерности.
• dense_dim (int, необязательно) – Количество плотных измерений результирующего BSC-тензора. Этот аргумент следует использовать только если self является пошагово-индексированным тензором, и должен быть значением от 0 до размерности тензора self минус два.

Пример:

>>> dense = torch.randn(10, 10)
>>> sparse = dense.to_sparse_csr()
>>> sparse_bsc = sparse.to_sparse_bsc((5, 5))
>>> sparse_bsc.row_indices()
tensor([0, 1, 0, 1])

>>> dense = torch.zeros(4, 3, 1)
>>> dense[0:2, 0] = dense[0:2, 2] = dense[2:4, 1] = 1
>>> dense.to_sparse_bsc((2, 1), 1)
tensor(ccol_indices=tensor([0, 1, 2, 3]),
       row_indices=tensor([0, 1, 0]),
       values=tensor([[[[1.]],

                       [[1.]]],


                      [[[1.]],

                       [[1.]]],


                      [[[1.]],

                       [[1.]]]]), size=(4, 3, 1), nnz=3,
       layout=torch.sparse_bsc)