torch.Tensor.to_sparse_bsr

Tensor.to_sparse_bsr(blocksize, dense_dim) → Tensor

Преобразование тензора в формат блочно-разряженной матрицы (BSR) с заданным размером блока. Если self имеет шаги, то можно указать количество плотных измерений, и будет создан гибридный тензор BSR с dense_dim плотными измерениями и self.dim() - 2 - dense_dim размерностью пакета.

Параметры

• blocksize (список, кортеж, torch.Size, необязательно) – Размер блока результирующего тензора BSR. Размер блока должен быть кортежем длины два, элементы которого делят без остатка два разреженных измерения.
• dense_dim (int, необязательно) – Количество плотных измерений результирующего тензора BSR. Этот аргумент должен использоваться только если self является тензором с шагами, и должен быть значением между 0 и размерностью self тензора минус два.

Пример:

>>> dense = torch.randn(10, 10)
>>> sparse = dense.to_sparse_csr()
>>> sparse_bsr = sparse.to_sparse_bsr((5, 5))
>>> sparse_bsr.col_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_bsr((2, 1), 1)
tensor(crow_indices=tensor([0, 2, 3]),
       col_indices=tensor([0, 2, 1]),
       values=tensor([[[[1.]],

                       [[1.]]],


                      [[[1.]],

                       [[1.]]],


                      [[[1.]],

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