[ 输入参数用法不一致 ]torch.sparse_coo_tensor¶
torch.sparse_coo_tensor¶
torch.sparse_coo_tensor(indices,values,size=None, * , dtype=None,device=None,requires_grad=False)
paddle.sparse.sparse_coo_tensor¶
paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape=None, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:
参数映射¶
PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
---|---|---|
indices | indices | 表示初始化 tensor 的数据。 |
values | values | 表示初始化 tensor 的数据。 |
dtype | dtype | 表示创建 tensor 的数据类型。 |
size | shape | 表示张量的大小,仅参数名不一致。 |
device | place | 表示创建 tensor 的设备位置,仅参数名不一致。 |
requires_grad | stop_gradient | 两者参数功能相反,需要转写。 |
转写示例¶
# PyTorch 写法
import torch
indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]
values = [1.0, 2.0, 3.0]
dense_shape = [3, 3]
coo = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, dense_shape,requires_grad=False)
# Paddle 写法
import paddle
indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]
values = [1.0, 2.0, 3.0]
dense_shape = [3, 3]
coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, dense_shape,stop_gradient= True)