sparse_coo_tensor

paddle.incubate.sparse. sparse_coo_tensor ( indices, values, shape=None, dtype=None, place=None, stop_gradient=True )

该 API 通过已知的非零元素的 indicesvalues 来创建一个 coordinate 格式的稀疏 tensor,tensor 类型为 paddle.Tensor

其中 indices 是存放坐标信息,是一个二维数组,每一列是对应非零元素的坐标,shape 是 [sparse_dim, nnz] , sparse_dim 是坐标的维度,nnz 是非零元素的个数。

其中 values 是存放非零元素,是一个多维数组,shape 是 [nnz, {dense_dim}] , nnz 是非零元素个数,dense_dim 是非零元素的维度。

如果 values 已经是一个 tensor,且 dtypeplace 没有发生变化,将不会发生 tensor 的拷贝并返回原来的 tensor。 否则会创建一个新的 tensor,且不保留原来计算图。

参数

  • indices (list|tuple|ndarray|Tensor) - 初始化 tensor 的数据,可以是 list,tuple,numpy.ndarray,paddle.Tensor 类型。

  • values (list|tuple|ndarray|Tensor) - 初始化 tensor 的数据,可以是 list,tuple,numpy.ndarray,paddle.Tensor 类型。

  • shape (list|tuple, optional) - 稀疏 Tensor 的形状,也是 Tensor 的形状,如果没有提供,将自动推测出最小的形状。

  • dtype (str|np.dtype, optional) - 创建 tensor 的数据类型,可以是 'bool' ,'float16','float32', 'float64' ,'int8','int16','int32','int64','uint8','complex64','complex128'。 默认值为 None,如果 values 为 python 浮点类型,则从 get_default_dtype 获取类型,如果 values 为其他类型, 则会自动推导类型。

  • place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace|str, optional) - 创建 tensor 的设备位置,可以是 CPUPlace, CUDAPinnedPlace, CUDAPlace。默认值为 None,使用全局的 place。

  • stop_gradient (bool, optional) - 是否阻断 Autograd 的梯度传导。默认值为 True,此时不进行梯度传传导。

返回

通过 indicesvalues 创建的稀疏 Tensor。

代码示例

COPY-FROM: paddle.incubate.sparse.sparse_coo_tensor