Python 减少训练时间的稀疏张量

我学习了PyTorch稀疏张量：

来自文档（）：“Torch支持坐标格式的稀疏张量，它可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。”

稀疏张量代替常规PyTorch张量是减少训练时间的预期用途之一吗？

是，但间接

稀疏张量可以减少计算的复杂性，从而减少训练/推理时间。矩阵乘法的复杂性取决于矩阵中元素的数量，而稀疏矩阵乘法的复杂性取决于非零元素的数量，而非零元素的数量较少（由于稀疏性）