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
selfявляется ступенчатым, то можно указать количество плотных измерений, и будет создан гибридный тензор CSC сdense_dimплотными измерениями иself.dim() - 2 - dense_dimразмерностью пакета.- Параметры
-
dense_dim (int, optional) – Количество плотных измерений результирующего тензора CSC. Этот аргумент следует использовать только если
selfявляется ступенчатым тензором, и должен быть значением от 0 до размерности тензораselfминус 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