check_sparse_tensor_invariants

class torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants(enable=True)

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構建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. 使用函式裝飾器

   @torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants()
   def run_my_model():
       ...
   
   run_my_model()
   

4. 在稀疏張量建構函式呼叫中使用 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()

停用稀疏張量建構函式中的稀疏張量不變性檢查。

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

static enable()

啟用稀疏張量建構函式中的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是停用的。使用 torch.sparse.check_sparse_tensor_invariants.is_enabled() 可檢索稀疏張量不變性檢查的當前狀態。

注意

稀疏張量不變性檢查標誌對所有稀疏張量建構函式都有效，無論是在 Python 還是 ATen 中。

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

static is_enabled()

如果稀疏張量不變性檢查已啟用，則返回 True。

注意

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