pytorch 的dense matrix如何转成coo的sparse tensor?

给定边的下标,如何转成coo格式的稀疏矩阵?

稀疏矩阵如何转成dense的矩阵?

本文全部是pytorch的操作,如果想要numpy和pytorch结合的操作,请参考我另外一篇:

pytorch 邻接矩阵转稀疏矩阵 (dense matrix to coo matrix)

一. dense矩阵转coo稀疏矩阵

    def dense_to_coo(a:torch.Tensor):idx = torch.nonzero(a).Tdata = a[idx[0],idx[1]]coo = torch.sparse_coo_tensor(idx, data, a.shape)return coo

二. edge_index转coo稀疏矩阵

这里的edge index也就是边的下标,indices。

    def edge_index_to_coo(edge_index:torch.Tensor, N:int):v = torch.ones(edge_index.size(1))coo = torch.sparse_coo_tensor(edge_index, v, (N, N))return coo

三. coo转dense

dense = coo.to_dense()即可。

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