稀疏张量本质上是保留了非零元素及其次数信息的张量，其余元素默认为零。其主要优点在于，当数据集中大部分元素为零时，稀疏张量大大降低了存储空间的要求，提高了数据处理和模型训练的效率。稀疏张量是机器学习与科学计算中处理大规模稀疏数据的重要工具。使用PyTorch中的模块，可以高效地对这些稀疏张量进行操作。本节将介绍稀疏张量的定义、构造、索引以及赋值操作。稀疏张量的构造是理解模块的基础。不同于密集张量，稀

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