Spec-Zone.ru › PyTorch 2

torch.Tensor.to_sparse_csc

Tensor.to_sparse_csc() → Tensor

Преобразование тензора в формат сжатого хранения столбцов (CSC). За исключением ступенчатых тензоров, работает только с двумерными тензорами. Если self является ступенчатым, то можно указать количество плотных измерений, и будет создан гибридный тензор CSC с dense_dim плотными измерениями и self.dim() - 2 - dense_dim размерностью пакета.

Параметры

dense_dim (int, optional) – Количество плотных измерений результирующего тензора CSC. Этот аргумент следует использовать только если self является ступенчатым тензором, и должен быть значением от 0 до размерности тензора self минус две.

Пример:

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

>>> dense = torch.zeros(3, 3, 1, 1)
>>> dense[0, 0] = dense[1, 2] = dense[2, 1] = 1
>>> dense.to_sparse_csc(dense_dim=2)
tensor(ccol_indices=tensor([0, 1, 2, 3]),
       row_indices=tensor([0, 2, 1]),
       values=tensor([[[1.]],

                      [[1.]],

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

© 2024, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://pytorch.org/docs/2.1/generated/torch.Tensor.to_sparse_csc.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API