mindspore.RowTensor

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class mindspore.RowTensor(indices=None, values=None, shape=None, row_tensor=None)[源代码]

用来表示一组指定索引的Tensor切片的稀疏表示。

若RowTensor的 values 的shape为 \((d_0, d_1, ..., d_n)\),则该RowTensor用于表示一个有着shape为 \((l_0, d_1, ..., d_n)\) 的更大的稠密Tensor的子集, 其中 \(d_i\) 为RowTensor第i轴的size, \(l_0\) 为稠密Tensor在第0轴的size,并且 \(l_0 > d_0\)

其中,参数 indices 用于指定 RowTensor 从该稠密Tensor的第一维度的哪些位置来进行切片, 即参数 indicesvalues 满足以下关系: \(dense[indices[i], :, :, :, ...] = values[i, :, :, :, ...]\)

如果 indices 是[0], values 是[[1, 2]], shape\((3, 2)\) ,那么它对应的稠密Tensor如下:

[[1, 2],
 [0, 0],
 [0, 0]]

警告

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参数:
  • indices (Tensor) - shape为 \((d_0)\) 的一维整数Tensor。默认值: None

  • values (Tensor) - shape为 \((d_0, d_1, ..., d_n)\) 中任意类型的Tensor。默认值: None

  • shape (tuple(int)) - 包含相应稠密Tensor shape的整数元组。默认值: None

  • row_tensor (RowTensor) - RowTensor对象,用来初始化新的RowTensor。默认值: None

返回:

RowTensor,由 indicesvaluesshape 组成。

样例:

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor, RowTensor
>>> indices = Tensor([0])
>>> values = Tensor([[1, 2]], dtype=ms.float32)
>>> shape = (3, 2)
>>> x = RowTensor(indices, values, shape)
>>> print(x.values)
[[1. 2.]]
>>> print(x.indices)
[0]
>>> print(x.dense_shape)
(3, 2)