如何从给定的索引和值列表创建一维稀疏张量？

Posted 2023-02-21

【中文标题】如何从给定的索引和值列表创建一维稀疏张量？

【英文标题】：How to create a 1D sparse tensors from given list of indices and values?

【发布时间】：2020-07-24 15:01:06

【问题描述】：

我有一个索引和值的列表。我想从这个索引和值创建一个大小为 30000 的稀疏张量，如下所示。

indices = torch.LongTensor([1,3,4,6])
values = torch.FloatTensor([1,1,1,1])

所以，我想构建一个 30k 维稀疏张量，其中索引 [1,3,4,6] 为 1，其余为 0。我该怎么做？

我想高效地存储这些稀疏张量的序列。

【参考方案1】：

In general indices 张量需要具有(sparse_dim, nnz) 的形状，其中nnz 是非零条目的数量，sparse_dim 是稀疏张量的维数。

在你的情况下nnz = 4 和sparse_dim = 1 因为你想要的张量是一维的。为了使您的索引正常工作，我们需要做的就是在 indices 的前面插入一个单一维度以使其形状为 (1, 4)。

t = torch.sparse_coo_tensor(indices.unsqueeze(0), values, (30000,))

或等效

t = torch.sparse.FloatTensor(indices.unsqueeze(0), values, (30000,))

请记住，稀疏张量仅支持 limited number of operations。要将张量转换回它的密集（低效）表示，您可以使用to_dense 方法

t_dense = t.to_dense()