@目录稀疏矩阵的格式coocsrcscConstructionofSparseCOOtensorsConstructionofCSRtensorsLinearAlgebraoperations（稀疏与稠密之间混合运算）Tensormethodsandsparse（与稀疏有关的tensor成员函数）coo张量可用的tensor成员函数（经实测，csr也有一些可以用，比如dim()）Torchfunctio

(文章目录)稀疏矩阵的格式目前，torch.sparse和scipy.sparse模块比较支持的主流的稀疏矩阵格式有coo格式、csr格式和csc格式，这三种格式中可供使用的API也最多。coo将矩阵中非零元素的坐标和值分开存储在3个数组中，3个数组长度必须相同，表示有n个非零元素。csr分IndexPointers

详解卷积步长卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让向展示一个例子。如果想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，把步幅设置成了2。还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。只是之前移动蓝框的步长是1，现在移动的步长是2，让