我正在学习PyTorch的稀疏张量： https://pytorch.org/docs/stable/sparse.html

根据文档（https://pytorch.org/docs/stable/sparse.html）：“Torch支持以COO（坐标）格式的稀疏张量，这种格式可以高效地存储和处理大多数元素为零的张量。”

使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量是否是为了减少训练时间？

回答：

是的，但这是间接的。

稀疏张量可以降低计算的复杂度，从而减少训练和推理的时间。矩阵乘法的复杂度取决于矩阵中的元素数量，而稀疏矩阵乘法的复杂度则取决于非零元素的数量，由于稀疏性，这些非零元素的数量较少。