基于飞桨框架的稀疏计算使用指南

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本文作者-是Yu欸，华科在读博士生，定期记录并分享所学知识，博客关注者5w+。 本文将详细介绍如何在PaddlePaddle中利用稀疏计算应用稀疏 ResNet，涵盖稀疏数据格式的础知识、如何创建和操作稀疏张量，以及如何开发和训练稀疏神经网络模型。 项目完整代码已上传至飞桨星河社区：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8055035 在现代计算框架中，为了高效地处理和存储大规模的数据集，尤其是在这些数据集中存在大量零值的情况下，采用稀疏数据结构变得尤为重要。飞桨是一个领先的深度学习平台，提供了强大的稀疏计算能力，支持从基本的稀疏张量操作到构建复杂的稀疏神经网络。这些工具主要通过 paddle.sparse 命名空间来实现，使得开发者能够高效处理大量包含零值的数据集，从而优化内存使用和计算速度。 本文将详细介绍如何基于飞桨框架进行稀疏 ………………………………