sparse coo_matrix和torch coo

没办法直接转换，需要借助numpy转换。

import numpy as np
import scipy.sparse as sp
# a_matrix 是一个邻接矩阵
tmp_coo=sp.coo_matrix(a_matrix)
values=tmp_coo.data
indices=np.vstack((tmp_coo.row,tmp_coo.col))
i=torch.LongTensor(indices)
v=torch.LongTensor(values)
edge_idx=torch.sparse_coo_tensor(i,v,tmp_coo.shape)

另：邻接矩阵和edgelist格式转换，可通过networkx来做

import networkx as nx
# matrix是邻接矩阵
g=nx.from_numpy_matrix(matrix)
edge_list=nx.to_edgelist(g)
# 此时的edge_list的结构，是[[idx,idx,weight{}],...]，可以自行取出来前面的idx。

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