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。

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 indicesvaluesdense_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。