为什么PyTorch稀疏张量调用resize_方法无法正常运行？

PyTorch官方未实现SparseCPU后端的aten::resize_算子，稀疏张量的存储逻辑与稠密张量存在本质差异：稠密张量依赖连续内存块，仅修改元数据即可完成resize，而稀疏张量仅存储非零元素的索引与数值，修改尺寸需要校验索引合法性、调整索引映射逻辑，因此未提供直接的就地resize接口。

你当前的需求是将稀疏张量调整为(1, 2285031204)的尺寸，本质是将原2D稀疏张量按行优先拉平为单行2D张量，可通过修改索引映射的方式实现，无需转换为稠密格式，代码如下：

import torch
import numpy as np
from scipy.io import mmread
from scipy.sparse import linalg

# 原有读取逻辑
K1 = -mmread('full1_0.1.A').tocoo()  
K1_norm = linalg.norm(K1)
values = K1.data
old_rows, old_cols = K1.shape
# 原索引转换为拉平后的新索引
new_col_indices = K1.row * old_cols + K1.col
# 校验新索引是否在目标尺寸范围内，若目标尺寸小于拉平总长度可自行扩展过滤逻辑
target_shape = (1, 2285031204)
valid_mask = new_col_indices < target_shape[1]
# 构造新的稀疏张量
i = torch.LongTensor(np.vstack((np.zeros_like(new_col_indices[valid_mask]), new_col_indices[valid_mask])))
v = torch.FloatTensor(values[valid_mask])
K1_resized = torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(target_shape))
# 直接覆盖原变量即可，内存开销仅来自索引计算，无额外非零元素内存占用
K1 = K1_resized

如果你的resize需求不是拉平，仅需要修改尺寸的上下限（比如扩充行列数，不调整现有索引的映射关系），可以直接复用原有索引，传入新的shape构造新的稀疏张量即可，开销几乎可以忽略。

• 内存占用：当非零元素占比低于*10%*时，稀疏张量的内存占用远低于稠密张量，占比越低优势越明显；非零占比超过50%时，稀疏张量因为要额外存储索引，内存占用反而会高于稠密张量。
• 计算效率：
  • 适合稀疏张量的操作：索引切片、稀疏矩阵乘法（spmm）、稀疏-稠密矩阵乘法、元素级加减乘除（仅作用于非零元素），这些操作的耗时与非零元素数量成正比，远快于同规模稠密张量。
  • 不适合稀疏张量的操作：卷积、批量归一化、全局归约操作（比如全局求和求平均，非零占比高时反而比稠密慢）、频繁的结构修改（比如不断新增非零元素，需要重新排序索引）。
• 开发成本：稀疏张量支持的算子数量远少于稠密张量，很多操作需要自行实现索引映射逻辑，调试难度也更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ibrahim zawra