mindspore.RowTensor

class mindspore.RowTensor(indices, values, dense_shape)[源代码]

用来表示一组指定索引的张量切片的稀疏表示。

通常用于表示一个有着形状为[L0, D1, .., DN]的更大的稠密张量（其中L0>>D0）的子集。

其中，参数 indices 用于指定 RowTensor 从该稠密张量的第一维度的哪些位置来进行切片。

由 RowTensor 切片表示的稠密张量具有以下属性： dense[slices.indices[i], :, :, :, …] = slices.values[i, :, :, :, …] 。

RowTensor 只能在 Cell 的构造方法中使用。

Note

目前不支持PyNative模式。

参数：

indices (Tensor) - 形状为[D0]的一维整数张量。
values (Tensor) - 形状为[D0, D1, …, Dn]中任意类型的张量。
dense_shape (tuple(int)) - 包含相应稠密张量形状的整数元组。

返回：

RowTensor，由 indices 、 values 和 dense_shape 组成。

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor, RowTensor
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self, dense_shape):
...         super(Net, self).__init__()
...         self.dense_shape = dense_shape
...     def construct(self, indices, values):
...         x = RowTensor(indices, values, self.dense_shape)
...         return x.values, x.indices, x.dense_shape
>>>
>>> indices = Tensor([0])
>>> values = Tensor([[1, 2]], dtype=ms.float32)
>>> out = Net((3, 2))(indices, values)
>>> print(out[0])
[[1. 2.]]
>>> print(out[1])
[0]
>>> print(out[2])
(3, 2)