torch.Tensor.to_sparse_csc

Tensor.to_sparse_csc() → Tensor

将张量转换为压缩列存储 (CSC) 格式。除了步幅张量外，仅适用于 2D 张量。如果 self 是步幅张量，则可以指定密集维度数，并将创建一个混合 CSC 张量，其中包含 dense_dim 个密集维度和 self.dim() - 2 - dense_dim 个批次维度。

参数

dense_dim (int, 可选) – 结果 CSC 张量的密集维度数。仅当 self 是步幅张量时才应使用此参数，并且必须是 0 到 self 张量维度减 2 之间的值。

示例

>>> 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)