稀疏的张量

Pythonには，NumPy多次元配列を操作する。PyTensorラ，NumPyを使用することが第一の要件となります。Sptensorは，Sparse Tensorを表すクラスです。稀疏的张量とは、エントリの大部分がゼロであるデータセットです。例としては、大規模な対角行列（多くがゼロ要素）が挙げられます。Tensor オブジェクトの値全体を保存するのではなく、非ゼロ値とそれに対応する座標を保存します。Sparse Tensor のストレージ形式では、非ゼロ値のみを保存することが可能なため、保存要件を減らし、ゼロ値を含む不要なサイレント計算を排除することができます。主な属性は、次のとおりです。

• vals (numpy.ndarray):稀疏张量の非ゼロ値の1次元配列
• Subs (numpy.ndarray):valsにある値の座標の2次元配列
• shape(tuple):稀疏张量の形状

• func(二元运算符):この関数は,稀疏的张量をアキュムレータとして構築するために使用されます。

主な関数は次のとおりです。

• __init__(self, subs, vals，shape = None, func=sum.__call__): Sptensorクラスのコンストラクタで,潜艇とval年代(numpy.ndarray)または(列表)がSptensorの座標と値です
• tondarray(自我):Sptensorと同じ値のnumpy。ndarrayオブジェクトを返します
• 交换(自我,顺序):この関数を適用すると，与えられた順序(リスト)で置換されたSptensorオブジェクトを返します
• ipermute(自我,顺序):与えられた順序(リスト)の逆数により置換されたSptensorオブジェクトを返します
• 复制(自我):Sptensorのコピ，されたオブジェクトを返します
• totensor(自我):Sptensorと同じ値のTensorオブジェクトを返します
• nnz(自我):Sptensorの非ゼロ要素を返します
• ndims(自我):张量の次元数を返します
• dimsize(自我,印第安纳州):
• 形状[ind]と同様で，指定された次元のサe @ e .ズを返します