译者：hijkzzz
警告
这个API目前还处于试验阶段，可能在不久的将来会发生变化。
Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量，这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。
稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造(从这些张量是无法推导出来的!)假设我们要定义一个稀疏张量，它的分量3在(0,2)处，分量4在(1,0)处，分量5在(1,2)处，然后我们可以这样写
>>> i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],
[2, 0, 2]])
>>> v = torch.FloatTensor([3, 4, 5])
>>> torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense()
0 0 3
4 0 5
[torch.FloatTensor of size 2x3]
注意，LongTensor的输入不是索引元组的列表。如果你想这样写你的指标，你应该在把它们传递给稀疏构造函数之前进行转置:
>>> i = torch.LongTensor([[0, 2], [1, 0], [1, 2]])
>>> v = torch.FloatTensor([3, 4, 5 ])
>>> torch.sparse.FloatTensor(i.t(), v, torch.Size([2,3])).to_dense()
0 0 3
4 0 5
[torch.FloatTensor of size 2x3]
也可以构造混合稀疏张量，其中只有前n个维度是稀疏的，其余维度是密集的。