mindspore.RowTensor
- 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, :, :, :, …] 。
如果 indices 是[0], values 是[[1, 2]], shape 是(3, 2),那么它对应的稠密Tensor如下:
[[1, 2], [0, 0], [0, 0]]
Note
这是一个实验特性,在未来可能会发生API的变化。
参数:
indices (Tensor) - 形状为[D0]的一维整数张量。默认值:None。
values (Tensor) - 形状为[D0, D1, …, Dn]中任意类型的张量。默认值:None。
dense_shape (tuple(int)) - 包含相应稠密张量形状的整数元组。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 indices 、 values 和 dense_shape 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)
- property dense_shape
返回稀疏矩阵的稠密形状。
- property indices
返回RowTensor的索引值。
- property values
返回RowTensor的非零元素值。