稀疏张量有 COO 和 CSR 两种常见的表示格式，这里用 Python 实现了稀疏张量的转置和求和算子。
稀疏张量的定义
稀疏张量是指大部分元素为零的张量。为了节省存储空间和提高计算效率，稀疏张量通常使用特殊的数据结构来存储。
COO 格式 (Coordinate Format)
COO 格式使用三个数组来存储稀疏张量：
indices: 存储非零元素的坐标values: 存储非零元素的值shape: 存储张量的形状
CSR 格式 (Compressed Sparse Row)
CSR 格式主要用于二维稀疏矩阵，使用三个数组：
row_ptr: 每行第一个非零元素在col_indices中的位置col_indices: 非零元素的列索引values: 非零元素的值
实现示例
本文档将在后续更新中补充具体的 Python 实现代码和示例。