【Paddle】稀疏计算的使用指南 & 稀疏ResNet的学习心得 (2) + Paddle3D应用实例稀疏 ResNet代码解读（1.6w字超详细）

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【Paddle】稀疏计算的使用指南 & 稀疏ResNet的学习心得 + Paddle3D应用实例稀疏 ResNet代码解读
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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。PaddlePaddle，作为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地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在 PaddlePaddle 中利用稀疏计算，包括稀疏数据格式的基础知识、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，特别是如何实现和应用稀疏 ResNet。通过这些知识，我们可以更有效地利用计算资源，加速模型训练过程，同时提高模型处理大规模稀疏数据的能力。

一、稀疏格式简介

稀疏格式是一种特殊的数据存储方式，旨在有效存储和处理其中大部分元素为零的矩阵或张量。这种方法可以显著减少存储空间的需求，并提高数据处理的效率。常见的稀疏格式包括 COO（坐标列表格式）、CSR（压缩稀疏行格式）等。

1. COO（Coordinate Format）

在 COO 格式中，只记录非零元素的位置和值。这种格式由三个主要组件组成：indices、values 和 shape。indices 是一个二维数组，其中的每一列代表一个非零元素的坐标；values 存储对应的非零元素值；shape 则描述了张量的维度。

2. CSR（Compressed Sparse Row Format）

CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩阵乘法运算优化。在 CSR 中，通过三个数组 crows、cols 和 values 来表示稀疏矩阵。crows 存储每一行第一个非零元素的索引，cols 存储非零元素的列索引，而 values 则直接存储这些非零元素的值。

二、Paddle稀疏张量支持

PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。

1. 创建 COO 格式的 SparseTensor

COO格式（Coordinate List）:
- 这是一种常用的稀疏表示格式，其中非零元素通过其坐标列表进行存储。
- 使用 paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape) 可以创建 COO 格式的稀疏张量，其中 indices 是一个二维整数张量，指示非零元素的坐标；values 是一个张量，包含与 indices 对应的值；shape 是一个定义张量形状的整数列表或张量。
结构特点:
- COO格式通过一个坐标列表存储非零元素的位置和相应的值。
- 它使用三个数组：一个数组存储行索引，一个存储列索引，第三个存储元素值。
适用场景:
- 数据添加频繁：当稀疏矩阵需要频繁添加新的非零元素时，COO格式是较好的选择，因为它允许直接添加数据而不需重新构造整个数据结构。
- 简单结构：适合于那些结构简单的矩阵，特别是在非零元素分布较为随机时。
示例代码：
PaddlePaddle 使用 sparse_coo_tensor 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。
```
import paddle

indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]
values = [1.0, 2.0, 3.0]
dense_shape = [3, 3]
coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, dense_shape)
print(coo)
```
输出：
```
Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
       indices=[[0, 1, 2],
                [1, 2, 0]], 
       values=[1., 2., 3.])
```
在这个例子中，indices定义了非零元素的位置，其中每个子数组的两个数字分别代表行和列的坐标。

2. 创建 CSR 格式的 SparseTensor

CSR格式（Compressed Sparse Row）:
- 这是另一种常用的稀疏表示格式，主要用于优化行访问的性能，其中非零元素通过行的压缩方式进行存储。
- 使用 paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, dense_shape) 可以创建 CSR 格式的稀疏张量，其中crows定义了每一行非零元素开始的位置在values数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。cols则指示了非零元素在各自行中的列位置，values提供了相应的值。dense_shape指定了张量的整体形状，即行数和列数。
结构特点:
- CSR格式通过行来压缩存储，使用三个数组：行指针数组、列索引数组、以及非零元素值数组。
- 行指针数组的大小比实际行数多一个，用于表示每行的起始位置和结束位置。
适用场景:
- 行操作优化：当需要高效地进行行相关的操作（如行切片、行求和）时，CSR格式提供更优的性能。
- 矩阵乘法：对于稀疏矩阵与稀疏或密集矩阵的乘法运算，CSR格式通常会提供更好的性能。
- 大规模数据处理：在处理大规模稀疏数据时，CSR格式因其压缩特性而节省内存。
示例代码：
为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 sparse_csr_tensor 函数。
```
import paddle

crows = [0, 2, 3, 5]
cols = [1, 3, 2, 0, 1]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
dense_shape = [3, 4]
csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, dense_shape)
print(csr)
```
输出：
```
Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
       crows=[0, 2, 3, 5], 
       cols=[1, 3, 2, 0, 1], 
       values=[1, 2, 3, 4, 5])
```
在这个例子中，crows定义了每一行非零元素开始的位置在values数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。

这种CSR格式的表示方式适用于数据稀疏且行访问频繁的场景。它通过压缩行索引来减少内存使用，优化了对稀疏矩阵行的操作，使得行级操作更加高效。在处理行密集型操作（如行切片或行求和）时特别有用，也适合于稀疏矩阵的乘法等计算密集任务。

3. 创建稀疏张量的相关参数详解

在 PaddlePaddle 的稀疏张量创建API中，参数的设计允许用户灵活地定义和操作稀疏数据结构。对于两种类型的稀疏张量创建函数，参数主要涉及初始化数据的类型和结构，其中：

共通参数

对于 sparse_coo_tensor 和 sparse_csr_tensor 函数，存在一些共通的参数，这些参数允许用户指定如何构建和处理稀疏张量：
1. values (list|tuple|ndarray|Tensor)：
  - 表示非零元素的实际数值。
  - 类似于索引参数，这可以是 list、tuple、NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。
2. shape (list|tuple, 可选)：
  - 定义稀疏张量的形状，如果未提供，则会根据 indices 或 crows 和 cols 的最大值自动推断。
  - 必须是一个整数列表或元组，指定张量在每个维度的大小。
3. dtype (str|np.dtype, 可选)：
  - 指定张量元素的数据类型，如 ‘float32’, ‘int64’ 等。
  - 如果未指定，则从 values 的数据类型自动推断。
4. place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace|str, 可选)：
  - 决定张量的存储设备，例如 CPU 或 GPU。
  - 如果未指定，则使用当前环境的默认设备。
5. stop_gradient (bool, 可选)：
  - 指示是否对该张量进行梯度计算。
  - 在大多数深度学习应用中，非模型权重的张量通常设置为 True 以提高计算效率。
特定于格式的参数细节

除了上述共通参数外，COO 和 CSR 格式因其数据结构的不同而在参数应用上有所区别。

indices, crows, cols (list|tuple|ndarray|Tensor)：
- 对于 COO 格式，indices 参数是一个二维数组，用于直接指定每个非零元素的多维坐标。主要用于数据的随机访问和转换操作，适用于那些非零元素分布相对均匀的场景。
- 对于 CSR 格式，crows 表示每一行的起始非零元素索引，而 cols 存储这些非零元素的列索引。CSR 格式优化了行的连续访问，非常适合矩阵乘法和其他行优先操作。
- 这些参数可以是 Python 的 list 或 tuple，也可以是 NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。
通过这些参数的灵活使用，PaddlePaddle 允许开发者以高效且灵活的方式处理大规模稀疏数据集，从而在保持性能的同时减少内存消耗。

4. COO格式和CSR格式的选择建议
- 如果你的应用主要涉及稀疏矩阵的构建和逐项添加数据，COO格式会更简单且直接。
- 如果你的应用需要高效的行操作或频繁进行矩阵乘法，特别是在稀疏矩阵较大的情况下，CSR格式是更好的选择。
选择哪种格式应基于你的具体应用需求，如操作类型、数据规模和性能要求。在PaddlePaddle中，你可以根据需要轻松地在两种格式之间转换，以适应不同的计算需求。

5. 稀疏与稠密 Tensor 互转

PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用与传统的稠密张量操作体验高度一致，从而降低了学习成本并便于开发者快速上手。这种设计允许在同一个模型中灵活地使用稠密和稀疏数据结构，而且可以无缝地在它们之间转换，这对于处理大规模数据集尤其重要，例如在深度学习、图像处理和自然语言处理等领域。

PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。如 Tensor.to_dense()可以将稀疏张量转换为标准的密集张量, Tensor.to_sparse_coo(), 和 Tensor.to_sparse_csr() 可以将密集张量转换为 COO 格式、CSR格式的稀疏张量。

代码示例：稠密到稀疏的转换
```
import paddle

# 创建一个稠密的 Tensor
dense = paddle.to_tensor([[0, 1, 0, 2], 
                          [0, 0, 3, 4]], dtype='float32')

# 将稠密 Tensor 转换为 COO 格式的稀疏 Tensor
coo = dense.to_sparse_coo(sparse_dim=2)
print(coo)
# 输出：
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, 
#       indices=[[0, 0, 1, 1],
#                [1, 3, 2, 3]], 
#       values=[1., 2., 3., 4.])

# 将稠密 Tensor 转换为 CSR 格式的稀疏 Tensor
csr = dense.to_sparse_csr()
print(csr)
# 输出：
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, 
#       crows=[0, 2, 4], 
#       cols=[1, 3, 2, 3], 
#       values=[1., 2., 3., 4.])
```
这些转换非常直观，仅需要简单的一步操作就可以完成，使得稀疏和稠密格式之间的交互变得无缝而高效。

三、Paddle稀疏的设计优势

PaddlePaddle 的设计目标之一是提供一致的用户体验，无论是处理稀疏数据还是稠密数据。这意味着即便是在处理包含大量零值的数据集时，开发者也可以利用熟悉的接口和模式来构建和训练模型。

1. API设计的一致性

PaddlePaddle 的稀疏模块提供了与常规稠密操作相似的API接口，使得开发者无需学习新的API就能处理稀疏数据。例如：
- 稀疏卷积层：稀疏模块中的 SubmConv3D 直接对应于常规卷积操作中的 Conv3D。它们的参数非常相似，如 in_channels, out_channels, stride, padding 等。
- 批归一化和激活函数：稀疏模块同样提供了批归一化和激活函数，如 BatchNorm3D 和 ReLU，其用法与常规模块中的相同。
2. 集成度：训练和推理的处理流程

无论是稀疏还是稠密模型，PaddlePaddle 中的训练和推理流程保持一致。稀疏操作可以与PaddlePaddle的其他特性（如自动微分和优化器）无缝集成，使得构建和训练稀疏模型与常规模型几乎无异。
1. 定义模型：无论选择稀疏还是稠密模型，模型定义的方式都是相似的，使用 paddle.nn.Layer 类来构建网络层。
2. 编译模型：使用 paddle.Model 对象来包装定义好的网络，然后编译，包括设置优化器、损失函数和评估指标。
3. 训练和评估：通过调用 .fit 和 .evaluate 方法来进行训练和评估，这与处理稠密数据的流程完全一致。
四、Paddle稀疏神经网络层支持

 1. 稀疏 ResNet 的应用场景

在处理点云数据、图像识别或自然语言处理任务时，输入数据通常具有很高的维度和稀疏性。例如，3D点云数据往往是非结构化的，大部分体积内没有有效信息（即大部分体积是空的）。使用传统的密集（dense）卷积网络处理这类数据会带来两个主要问题：
1. 效率低下：对于大量的空白区域依然进行计算，消耗计算资源。
2. 存储浪费：需要为大量的零值分配存储资源。
稀疏 ResNet 解决了这些问题，通过仅在非零数据点上进行操作，从而大幅提高了计算和存储效率。

2. 构建稀疏 ResNet 模型

在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 可以通过 paddle.sparse 模块中的稀疏卷积层（如 SubmConv3D）来实现。这些层专门设计用来处理稀疏数据。稀疏卷积层接受包含非零元素坐标和值的稀疏张量，并只在这些非零元素上执行卷积运算。通过构建包含这些稀疏卷积层的网络（如 ResNet 结构中的基础块），可以高效处理稀疏数据。

创建稀疏 ResNet 主要涉及以下几个步骤：
1. 创建稀疏张量：首先需要从稀疏数据（即大部分值为零的数据）中创建稀疏张量。这通常涉及指定非零数据点的坐标和相应的值。
2. 定义稀疏网络结构：设计一个网络结构，它应该包含适用于处理稀疏数据的特殊卷积层（如 Paddle 的 SubmConv3D）。这些层特别优化了内存和计算资源，只在数据非零的地方进行计算。
3. 前向传播：将稀疏张量输入到网络中，执行前向传播，网络会在内部处理稀疏数据，并输出结果。
4. 训练和评估：就像使用常规神经网络一样，定义损失函数和优化器，然后在训练数据上训练网络，最后在验证数据上评估网络的性能。
3. 稀疏 ResNet的关键组件

PaddlePaddle 的 paddle.sparse 模块提供了对稀疏数据操作的支持，包括稀疏张量的创建、转换和计算功能。这些神经网络层针对稀疏数据的特点进行了优化，以减少对零值的计算和存储需求，提高处理效率。
1. 稀疏张量（Sparse Tensor）:
- 稀疏张量是一种特殊的数据结构，主要用于有效存储和处理大部分元素为零的数据。
- 在 PaddlePaddle 中，可以使用 paddle.sparse.sparse_coo_tensor 来创建稀疏张量，这需要提供非零元素的坐标和值。
1. 稀疏卷积层（Sparse Convolution）:
- paddle.sparse.nn.Conv3D：标准的三维卷积层，支持在稀疏数据上的操作，适用于处理体积大的三维数据。
- paddle.sparse.nn.SubmConv3D：子流形三维卷积层，用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。该层允许在3D体积数据中有效地进行卷积操作，无需将整个数据转换为密集格式，特别适用于医学影像和三维扫描等领域。
1. 批归一化层（Batch Normalization）
- paddle.sparse.nn.BatchNorm3D：批归一化层，专为三维数据设计，可以与稀疏卷积层结合使用，以优化稀疏数据的特征归一化过程。
1. 池化层（Pooling Layers）
- paddle.sparse.nn.MaxPool3D：三维最大池化层，用于在稀疏三维数据上执行池化操作，有助于降低数据的维度和提高模型的抽象能力。
1. 激活层（Activation Layers）
- paddle.sparse.nn.ReLU、paddle.sparse.nn.ReLU6：标准ReLU和ReLU6激活函数，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同，但针对稀疏数据进行了优化。
- paddle.sparse.nn.LeakyReLU：LeakyReLU激活层，为包含小负斜率的ReLU变体，适用于在稀疏数据中增强模型的非线性处理能力。
- paddle.sparse.nn.Softmax：Softmax激活层，适用于稀疏数据路径，使用方法与常规密集数据的Softmax相同，但特别针对稀疏数据进行了优化，常用于处理多分类问题。
4. 构建稀疏 ResNet 模型的示例代码

在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 的实现和使用与传统的稠密网络相似，这得益于 PaddlePaddle 稀疏模块的设计，使得调用体验与稠密高度一致，非常容易上手。通过利用稀疏技术，可以有效处理大规模稀疏数据集，提高计算效率和降低存储需求，这在处理现代大数据应用时显得尤为重要。

下面以稀疏 ResNet为例，说明Paddle对稀疏神经网络层的支持：
```
import paddle
from paddle import sparse
from paddle.sparse import nn as sparse_nn

# 定义3D稀疏卷积块
def sparse_conv_block(in_channels, out_channels, stride=1, padding=1, key=None):
    block = paddle.nn.Sequential(
        sparse_nn.SubmConv3D(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=padding, bias_attr=False, key=key),
        sparse_nn.ReLU()
    )
    return block

# 定义一个简单的稀疏3D ResNet模型
class SparseResNet(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, in_channels):
        super(SparseResNet, self).__init__()
        self.layer1 = sparse_conv_block(in_channels, 16, key='layer1')
        self.layer2 = sparse_conv_block(16, 32, stride=2, key='layer2')
        self.layer3 = sparse_conv_block(32, 64, stride=2, key='layer3')

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

# 假设输入数据
batch_size = 1
channels = 1
depth = 100
height = 100
width = 100

# 创建稀疏张量的坐标和值
coords = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 1, 1], [0, 2, 2, 1, 2], [0, 1, 2, 2, 0]], dtype='int64')  # 5D坐标 (batch, channel, depth, height, width)
values = paddle.to_tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 3.5], dtype='float32')  # 每个值对应一个坐标
shape = paddle.to_tensor([batch_size, channels, depth, height, width], dtype='int64')  # 5D形状

# 创建稀疏张量
x = sparse.sparse_coo_tensor(coords, values, shape)

# 实例化模型
model = SparseResNet(channels)

# 使用模型进行预测
output = model(x)
print(output)
```
模型打印结果：
```
SparseResNet(
  (layer1): Sequential(
    (0): SubmConv3D(3, 16, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC)
    (1): BatchNorm(num_features=16, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (2): ReLU()
    (3): SubmConv3D(16, 16, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC)
    (4): BatchNorm(num_features=16, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (5): ReLU()
  )
  (layer2): Sequential(
    (0): SubmConv3D(16, 32, kernel_size=[3, 3, 3], stride=[2, 2, 2], padding=1, data_format=NDHWC)
    (1): BatchNorm(num_features=32, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (2): ReLU()
    (3): SubmConv3D(32, 32, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC)
    (4): BatchNorm(num_features=32, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (5): ReLU()
  )
  (layer3): Sequential(
    (0): SubmConv3D(32, 64, kernel_size=[3, 3, 3], stride=[2, 2, 2], padding=1, data_format=NDHWC)
    (1): BatchNorm(num_features=64, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (2): ReLU()
    (3): SubmConv3D(64, 64, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC)
    (4): BatchNorm(num_features=64, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC)
    (5): ReLU()
  )
)
```
输出：
```
Tensor(shape=[1, 1, 100, 100, 64], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False, 
       indices=[[0, 0, 0, 0],
                [0, 0, 0, 0],
                [0, 1, 1, 2],
                [0, 1, 2, 2]], 
       values=[[0.        , 0.        , 0.08977110, 0.        , 0.        ,
                0.        , 0.        , 0.16325581, 0.        , 0.        ,
                0.08592274, 0.        , 0.        , 0.        , 0.07656589,
                ……
                0.12824626, 0.38880903, 0.        , 0.        , 0.23209766,
                0.        , 0.        , 0.        , 0.24539268, 0.17324814,
                0.        , 0.        , 0.        , 0.        ]])
```
PaddlePaddle 的稀疏模块可以创建类似于常规 ResNet 的模型架构，但使用的是稀疏卷积层替换传统的密集卷积层。每个稀疏卷积层后通常跟随一个批归一化层和 ReLU 激活函数，形成一个基础的稀疏残差块。

五、Paddle3D应用实例解读：稀疏 ResNet

代码来源：Paddle3D的sparse_resnet.py

代码注释

这段代码定义了一个基于 PaddlePaddle 的稀疏3D残差网络（SparseResNet3D），主要用于处理3D点云数据，如自动驾驶系统中的激光雷达扫描数据。它通过稀疏卷积层对体素化（voxelized）的点云数据进行特征提取和处理。

“”“该符号内代码注释为新增”“”

导入所需库和模块
```
import numpy as np
import paddle
from paddle import sparse
from paddle.sparse import nn
from paddle3d.apis import manager
from paddle3d.models.layers import param_init
```
这些库包括numpy用于数学运算，paddle及其稀疏模块用于深度学习操作，以及paddle3d的API和模型层初始化。

定义卷积函数
```
def conv3x3(in_out_channels, out_out_channels, stride=1, indice_key=None, bias_attr=True):
    """3x3 convolution with padding, specifically for SubM sparse 3D convolution."""
    return nn.SubmConv3D(
        in_out_channels, out_out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias_attr=bias_attr, key=indice_key)

def conv1x1(in_out_channels, out_out_channels, stride=1, indice_key=None, bias_attr=True):
    """1x1 convolution, also for SubM sparse 3D convolution."""
    return nn.SubmConv3D(
        in_out_channels, out_out_channels, kernel_size=1, stride=stride, padding=1, bias_attr=bias_attr, key=indice_key)
```
conv3x3 和 conv1x1 是用于创建3D稀疏卷积层的帮助函数，它们使用了PaddlePaddle的SubmConv3D，这是一种专门处理稀疏数据的3D卷积。

定义稀疏基础块类
```
class SparseBasicBlock(paddle.nn.Layer):
    """ A basic building block for constructing sparse 3D ResNet with two convolutional layers."""
    
    expansion = 1

    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None, indice_key=None):
        super(SparseBasicBlock, self).__init__()

        self.conv1 = conv3x3(in_channels, out_channels, stride, indice_key, True)
        self.bn1 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = conv3x3(out_channels, out_channels, indice_key=indice_key, bias_attr=True)
        self.bn2 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = sparse.add(out, identity)
        out = self.relu(out)
        return out
```
SparseBasicBlock是SparseResNet3D的核心模块，包括两个稀疏卷积层、批归一化和ReLU激活函数，以及可选的下采样，用于残差连接。

定义SparseResNet3D网络
```
@manager.MIDDLE_ENCODERS.add_component
class SparseResNet3D(paddle.nn.Layer):
    """ The main Sparse 3D ResNet class, designed for processing voxelized point cloud data."""
    
    def __init__(self, in_channels, voxel_size, point_cloud_range):
        super(SparseResNet3D, self).__init__()

        # Initial conv layer
        self.conv_input = paddle.nn.Sequential(
            nn.SubmConv3D(in_channels, 16, 3, bias_attr=False, key='res0'),
            nn.BatchNorm(16), nn.ReLU())

        # Subsequent layers with increasing channel depth and decreasing spatial dimensions
        self.conv1 = paddle.nn.Sequential(
            SparseBasicBlock(16, 16, indice_key='res0'),
            SparseBasicBlock(16, 16, indice_key='res0'),)

        self.conv2 = paddle.nn.Sequential(
            nn.Conv3D(16, 32, 3, 2, padding=1, bias_attr=False),  # downsample
            nn.BatchNorm(32), nn.ReLU(),
            SparseBasicBlock(32, 32, indice_key='res1'),
            SparseBasicBlock(32, 32, indice_key='res1'),)

        self.conv3 = paddle.nn.Sequential(
            nn.Conv3D(32, 64, 3, 2, padding=1, bias_attr=False),  # downsample
            nn.BatchNorm(64), nn.ReLU(),
            SparseBasicBlock(64, 64, indice_key='res2'),
            SparseBasicBlock(64, 64, indice_key='res2'),)

        self.conv4 = paddle.nn.Sequential(
            nn.Conv3D(64, 128, 3, 2, padding=[0, 1, 1], bias_attr=False),  # downsample
            nn.BatchNorm(128), nn.ReLU(),
            SparseBasicBlock(128, 128, indice_key='res3'),
            SparseBasicBlock(128, 128, indice_key='res3'),)

        # Extra conv layer to further process features
        self.extra_conv = paddle.nn.Sequential(
            nn.Conv3D(128, 128, (3, 1, 1), (2, 1, 1), bias_attr=False),  # Adjust the spatial dimensions
            nn.BatchNorm(128), nn.ReLU(),)

        # Calculate the grid size for the 3D data based on the provided voxel size and point cloud range
        point_cloud_range = np.array(point_cloud_range, dtype=np.float32)
        voxel_size = np.array(voxel_size, dtype=np.float32)
        grid_size = (point_cloud_range[3:] - point_cloud_range[:3]) / voxel_size
        grid_size = np.round(grid_size).astype(np.int64)
        self.sparse_shape = np.array(grid_size[::-1]) + [1, 0, 0]
        self.in_channels = in_channels
        self.init_weight()

    def init_weight(self):
        """ Initialize weights for convolutional layers and batch normalization layers."""
        for layer in self.sublayers():
            if isinstance(layer, (nn.Conv3D, nn.SubmConv3D)):
                param_init.reset_parameters(layer)
            if isinstance(layer, nn.BatchNorm):
                param_init.constant_init(layer.weight, value=1)
                param_init.constant_init(layer.bias, value=0)

    def forward(self, voxel_features, coors, batch_size):
        """ The forward pass for processing input voxel features and coordinates."""
        # Setup the sparse tensor with the specified shape and input features
        shape = [batch_size] + list(self.sparse_shape) + [self.in_channels]
        sp_x = sparse.sparse_coo_tensor(
            coors.transpose((1, 0)),
            voxel_features,
            shape=shape,
            stop_gradient=False)

        # Pass the sparse tensor through the sequential layers
        x = self.conv_input(sp_x)
        x_conv1 = self.conv1(x)
        x_conv2 = self.conv2(x_conv1)
        x_conv3 = self.conv3(x_conv2)
        x_conv4 = self.conv4(x_conv3)

        # Final extra convolutional processing
        out = self.extra_conv(x_conv4)

        # Convert the output back to a dense tensor and adjust dimensions for further processing
        out = out.to_dense()
        out = paddle.transpose(out, perm=[0, 4, 1, 2, 3])
        N, C, D, H, W = out.shape
        out = paddle.reshape(out, shape=[N, C * D, H, W])
        return out
```
此类中定义了一系列卷积层和残差块，用于逐步处理和提取输入点云数据的特征。网络通过逐层降采样来增加特征深度并减小空间维度，最终输出密集的特征张量，适合后续的处理或学习任务。

六、小结

PaddlePaddle 不仅支持自定义稀疏神经网络结构，也可以通过提供的API轻松地实现已有的经典结构，如ResNet、VGG等。对于这些经典网络，通过替换标准的卷积层为相应的稀疏卷积层，可以使其适应稀疏数据的处理，从而拓展其应用到新的领域，如3D点云处理。

总的来说，PaddlePaddle 在提供稀疏计算支持的同时，确保了开发体验的一致性和直观性，使得开发者可以无缝地在稀疏和稠密数据操作之间切换，同时保证高效的数据处理。

七、参考文献
1. 官网paddle.sparse 目录
2. 飞桨框架v2.3 API最新升级！对科学计算、概率分布和稀疏Tensor等提供更全面支持！
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原文地址：https://blog.csdn.net/wtyuong/article/details/139292822

【Paddle】稀疏计算的使用指南 & 稀疏ResNet的学习心得 (2) + Paddle3D应用实例稀疏 ResNet代码解读 （1.6w字超详细）

【Paddle】稀疏计算的使用指南 & 稀疏ResNet的学习心得 + Paddle3D应用实例稀疏 ResNet代码解读

写在最前面

一、稀疏格式简介

1. COO（Coordinate Format）

2. CSR（Compressed Sparse Row Format）

二、Paddle稀疏张量支持

1. 创建 COO 格式的 SparseTensor

2. 创建 CSR 格式的 SparseTensor

3. 创建稀疏张量的相关参数详解

共通参数

特定于格式的参数细节

4. COO格式和CSR格式的选择建议

5. 稀疏与稠密 Tensor 互转

三、Paddle稀疏的设计优势

1. API设计的一致性

2. 集成度：训练和推理的处理流程

四、Paddle稀疏神经网络层支持

1. 稀疏 ResNet 的应用场景

2. 构建稀疏 ResNet 模型

3. 稀疏 ResNet的关键组件

4. 构建稀疏 ResNet 模型的示例代码

五、Paddle3D应用实例解读：稀疏 ResNet

代码注释

导入所需库和模块

定义卷积函数

定义稀疏基础块类

定义SparseResNet3D网络

六、小结

七、参考文献