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check_sparse_tensor_invariants#

class torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants(enable=True)[source]#

用於控制稀疏張量不變數檢查的工具。

在稀疏張量構造中,存在以下選項來管理稀疏張量不變數的檢查:

  1. 使用上下文管理器

    with torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants():
        run_my_model()
    
  2. 使用過程式方法

    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. 使用函式裝飾

    @torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants()
    def run_my_model():
        ...
    
    run_my_model()
    
  4. 使用稀疏張量建構函式呼叫中的 `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()[source]#

停用稀疏張量建構函式中的稀疏張量不變數檢查。

有關更多資訊,請參閱 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.enable()

static enable()[source]#

啟用稀疏張量建構函式中的稀疏張量不變數檢查。

注意

預設情況下,稀疏張量不變數檢查是停用的。使用 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.is_enabled() 來檢索稀疏張量不變數檢查的當前狀態。

注意

不變數檢查標誌對 Python 和 ATen 中的所有稀疏張量建構函式都有效。

該標誌可以透過稀疏張量建構函式函式的 `check_invariants` 可選引數在區域性覆蓋。

static is_enabled()[source]#

如果啟用了稀疏張量不變數檢查,則返回 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數檢查的狀態。