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paddle.sparse

paddle.sparse 目录包含飞桨框架支持稀疏数据存储和计算相关的 API。具体如下：

  • 稀疏 Tensor 创建 <about_sparse_tensor>
  • 稀疏 Tensor 运算 <about_sparse_math>
  • 稀疏组网类 <about_sparse_nn>
  • 稀疏组网类的函数式 API <about_sparse_nn_functional>

稀疏 Tensor 创建

API 名称 API 功能
paddle.sparse.sparse_coo_tensor <cn_api_paddle_sparse_sparse_coo_tensor> 创建一个 COO 格式的 SparseTensor
paddle.sparse.sparse_csr_tensor <cn_api_paddle_sparse_sparse_csr_tensor> 创建一个 CSR 格式的 SparseTensor

稀疏 Tensor 运算

API 名称 API 功能
paddle.sparse.sin <cn_api_paddle_sparse_sin> 对稀疏 Tensor 逐元素求正弦
paddle.sparse.tan <cn_api_paddle_sparse_tan> 对稀疏 Tensor 逐元素求正切
paddle.sparse.asin <cn_api_paddle_sparse_asin> 对稀疏 Tensor 逐元素求反正弦
paddle.sparse.atan <cn_api_paddle_sparse_atan> 对稀疏 Tensor 逐元素求反正切
paddle.sparse.sinh <cn_api_paddle_sparse_sinh> 对稀疏 Tensor 逐元素求双曲正弦
paddle.sparse.tanh <cn_api_paddle_sparse_tanh> 对稀疏 Tensor 逐元素求双曲正切
paddle.sparse.asinh <cn_api_paddle_sparse_asinh> 对稀疏 Tensor 逐元素求反双曲正弦
paddle.sparse.atanh <cn_api_paddle_sparse_atanh> 对稀疏 Tensor 逐元素求反双曲正切
paddle.sparse.sqrt <cn_api_paddle_sparse_sqrt> 对稀疏 Tensor 逐元素求算数平方根
paddle.sparse.square <cn_api_paddle_sparse_square> 对稀疏 Tensor 逐元素求平方
paddle.sparse.log1p <cn_api_paddle_sparse_log1p> 对稀疏 Tensor 逐元素计算 ln(x+1)
paddle.sparse.abs <cn_api_paddle_sparse_abs> 对稀疏 Tensor 逐元素求绝对值
paddle.sparse.pow <cn_api_paddle_sparse_pow> 对稀疏 Tensor 逐元素计算 x 的 y 次幂
paddle.sparse.cast <cn_api_paddle_sparse_cast> 对稀疏 Tensor 逐元素转换类型
paddle.sparse.neg <cn_api_paddle_sparse_neg> 对稀疏 Tensor 逐元素计算相反数
paddle.sparse.deg2rad <cn_api_paddle_sparse_deg2rad> 对稀疏 Tensor 逐元素从度转换为弧度
paddle.sparse.rad2deg <cn_api_paddle_sparse_rad2deg> 对稀疏 Tensor 逐元素从弧度转换为度
paddle.sparse.expm1 <cn_api_paddle_sparse_expm1> 对稀疏 Tensor 逐元素进行以自然数 e 为底的指数运算并减 1
paddle.sparse.mv <cn_api_paddle_sparse_mv> 稀疏矩阵乘向量，第一个参数为稀疏矩阵，第二个参数为稠密向量
paddle.sparse.matmul <cn_api_paddle_sparse_matmul> 稀疏矩阵乘，第一个参数为稀疏矩阵，第二个参数为稠密矩阵或者稀疏矩阵
paddle.sparse.addmm <cn_api_paddle_sparse_addmm> 稀疏矩阵乘与加法的组合运算
paddle.sparse.masked_matmul <cn_api_paddle_sparse_masked_matmul> 稀疏矩阵乘，第一、二个参数均为稠密矩阵，返回值为稀疏矩阵
paddle.sparse.add <cn_api_paddle_sparse_add> 对稀疏 Tensor 逐元素相加
paddle.sparse.subtract <cn_api_paddle_sparse_subtract> 对稀疏 Tensor 逐元素相减
paddle.sparse.multiply <cn_api_paddle_sparse_multiply> 对稀疏 Tensor 逐元素相乘
paddle.sparse.divide <cn_api_paddle_sparse_divide> 对稀疏 Tensor 逐元素相除
paddle.sparse.is_same_shape <cn_api_paddle_sparse_is_same_shape> 判断两个稀疏 Tensor 或稠密 Tensor 的 shape 是否一致
paddle.sparse.reshape <cn_api_paddle_sparse_reshape> 改变一个 SparseTensor 的形状
paddle.sparse.coalesce<cn_api_paddle_sparse_coalesce> 对 SparseCooTensor 进行排序并合并
paddle.sparse.transpose <cn_api_paddle_sparse_transpose> 在不改变数据的情况下改变 x 的维度顺序, 支持 COO 格式的多维 SparseTensor 以及 COO 格式的 2 维和 3 维 SparseTensor

稀疏组网类

API 名称 API 功能
paddle.sparse.nn.ReLU <cn_api_paddle_sparse_nn_ReLU> 激活层
paddle.sparse.nn.ReLU6 <cn_api_paddle_sparse_nn_ReLU6> 激活层
paddle.sparse.nn.LeakyReLU <cn_api_paddle_sparse_nn_LeakyReLU> 激活层
paddle.sparse.nn.Softmax <cn_api_paddle_sparse_nn_Softmax> 激活层
paddle.sparse.nn.Conv3D <cn_api_paddle_sparse_nn_Conv3D> 三维卷积层
paddle.sparse.nn.SubmConv3D <cn_api_paddle_sparse_nn_SubmConv3D> 子流形三维卷积层
paddle.sparse.nn.BatchNorm<cn_api_paddle_sparse_nn_BatchNorm> Batch Normalization 层
paddle.sparse.nn.SyncBatchNorm<cn_api_paddle_sparse_nn_SyncBatchNorm> Synchronized Batch Normalization 层
paddle.sparse.nn.MaxPool3D<cn_api_paddle_sparse_nn_MaxPool3D> 三维最大池化层

稀疏组网类函数式 API

API 名称 API 功能
paddle.sparse.nn.functional.relu <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_relu> 激活函数
paddle.sparse.nn.functional.relu6 <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_relu6> 激活函数
paddle.sparse.nn.functional.leaky_relu <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_leaky_relu> 激活函数
paddle.sparse.nn.functional.softmax <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_softmax> 激活函数
paddle.sparse.nn.functional.attention <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_attention> 稀疏 attention 函数
paddle.sparse.nn.functional.conv3d <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_conv3d> 三维卷积函数
paddle.sparse.nn.functional.subm_conv3d <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_subm_conv3d> 子流形三维卷积函数
paddle.sparse.nn.functional.max_pool3d <cn_api_paddle_sparse_nn_functional_max_pool3d> 三维最大池化函数