Всё что нужно знать про torch.sparse
Разработчики PyTorch предоставили модуль torch.sparse для работы с разреженными тензорами, где большинство элементов – нули. Зачем это нужно? Представьте матрицу смежности графа, сильно обрезанную сеть или облако точек – хранить такие данные плотным массивом без надобности расточительно. Разрежённая структура сохраняет только ненулевые элементы и их индексы, что сильно экономит память и ускоряет вычисления. Например, матрица размером 10,000 на 10,000 с 100 000 ненулевых float-значений в разрежённом COO-формате займёт не 400 МБ, а около 2 МБ.Несмотря на перспективы,
