torch.Tensor.to_sparse_bsr¶
- Tensor.to_sparse_bsr(blocksize, dense_dim) Tensor ¶
将张量转换为给定块大小的块稀疏行 (BSR) 存储格式。如果
self
是带步长的,则可以指定密集维度数,并将创建一个混合 BSR 张量,其中包含 dense_dim 个密集维度和 self.dim() - 2 - dense_dim 个批处理维度。- 参数
blocksize (列表、元组、
torch.Size
,可选) – 生成的 BSR 张量的块大小。块大小必须是长度为 2 的元组,其元素均匀地划分两个稀疏维度。dense_dim (int、可选) – 生成的 BSR 张量的密集维度数。此参数仅在
self
是带步长张量时使用,并且必须是 0 到self
张量维度减 2 之间的值。
示例
>>> 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)