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:
使用上下文管理器
with torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants(): run_my_model()
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()
使用函式裝飾
@torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants() def run_my_model(): ... run_my_model()
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。