如何利用张量的稀疏性？求推荐高效处理工具及研究文献

实用工具包 #

• TensorLy: 支持COO等多种稀疏张量存储格式，内置张量收缩、分解等核心操作，完美兼容NumPy/SciPy生态，能高效处理高维稀疏数据。
• PyTorch Sparse: 面向PyTorch框架的稀疏张量扩展，支持GPU加速的高维稀疏张量运算，涵盖收缩、矩阵乘法等操作，适配深度学习场景的稀疏需求。
• TensorFlow Sparse Tensor: TensorFlow原生提供的稀疏张量模块，支持高维稀疏数据的存储、转换及运算，适配分布式计算环境，适合大规模稀疏张量处理。
• 轻量级方案: 结合SciPy的稀疏矩阵工具与NumPy高维数组，自定义基于COO的多维索引存储，可快速实现基础的高维稀疏张量收缩，满足简单场景需求。

相关研究论文 #

• Efficient Sparse Tensor Contraction for Large-Scale Scientific Computing: 提出分块+动态规划的稀疏张量收缩优化方案，针对性解决科学计算场景下高维稀疏张量运算的效率瓶颈。
• Sparse Tensor Networks for Machine Learning: 聚焦稀疏张量在机器学习中的应用，设计了高效存储与收缩的网络结构，为工程实现提供理论参考。
• A Survey of Sparse Tensor Representations and Algorithms: 系统性梳理稀疏张量的存储格式、运算算法（含收缩），是该领域的入门综述文献。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zjsun