快捷方式

check_sparse_tensor_invariants

class torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants(enable=True)[原始碼][原始碼]

用於控制稀疏張量不變性檢查的工具。

以下選項可用於管理稀疏張量建構中的稀疏張量不變性檢查:

  1. 使用上下文管理器

    with torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants():
        run_my_model()
    
  2. 使用程序式方法

    prev_checks_enabled = torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.is_enabled()
    torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.enable()
    
    run_my_model()
    
    if not prev_checks_enabled:
        torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.disable()
    
  3. 使用函數裝飾器

    @torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants()
    def run_my_model():
        ...
    
    run_my_model()
    
  4. 在稀疏張量建構子呼叫中使用 check_invariants 關鍵字引數。例如:

    >>> torch.sparse_csr_tensor([0, 1, 3], [0, 1], [1, 2], check_invariants=True)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    RuntimeError: `crow_indices[..., -1] == nnz` is not satisfied.
    
static disable()[原始碼][原始碼]

在稀疏張量建構子中停用稀疏張量不變性檢查。

請參閱 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.enable() 以取得更多資訊。

static enable()[原始碼][原始碼]

在稀疏張量建構子中啟用稀疏張量不變性檢查。

注意

預設情況下,稀疏張量不變性檢查已停用。使用 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.is_enabled() 來檢索稀疏張量不變性檢查的目前狀態。

注意

稀疏張量不變性檢查標記對 Python 和 ATen 中的所有稀疏張量建構子都有效。

此標記可以被稀疏張量建構子函數的可選引數 check_invariants 在本機覆寫。

static is_enabled()[原始碼][原始碼]

如果已啟用稀疏張量不變性檢查,則傳回 True。

注意

使用 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.enable()torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.disable() 來管理稀疏張量不變性檢查的狀態。

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