Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Всё что нужно знать про torch.sparse
01.09.2025 12:13:28 | Хабр
Хабы: Блог компании OTUS, Машинное обучение, Искусственный интеллект

Разработчики PyTorch предоставили модуль torch.sparse для работы с разреженными тензорами, где большинство элементов – нули. Зачем это нужно? Представьте матрицу смежности графа, сильно обрезанную сеть или облако точек – хранить такие данные плотным массивом без надобности расточительно. Разрежённая структура сохраняет только ненулевые элементы и их индексы, что сильно экономит память и ускоряет вычисления. Например, матрица размером 10,000 на 10,000 с 100 000 ненулевых float-значений в разрежённом COO-формате займёт не 400 МБ, а около 2 МБ.

Несмотря на перспективы, API разрежённых тензоров в PyTorch пока в бете и может менять крошечные детали. Будьте к этому готовы: часть операций поддерживается, часть – нет, и некоторые автоград-ячейки пока работают только для COO, а для CSR, например, градиент не считается. Но обо всём по порядку.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2025 - vsetut.pro