PyTorch sparse 편집하기 (부분)

==제약 및 주의점==
*모든 연산이 모든 희소 레이아웃에 대해 지원되는 것은 아니다. 예를 들어, CSR 방식에 대한 미분(gradient) 지원은 제한적일 수 있다. 
*<code>torch.sparse_csr_tensor()</code>로 생성된 텐서는 역전파 시 gradient가 차단(stopped)되는 문제가 보고된 바 있다. <ref>[https://github.com/pytorch/pytorch/issues/98929 GitHub 이슈: “torch.sparse_csr_tensor stops gradients” (#98929)]</ref>
*희소 방식은 메모리 절약과 연산 효율을 제공하지만, 빈번한 인덱스 접근, 슬라이싱, 변경 등의 작업에는 오버헤드가 클 수 있다.
*일부 고성능 희소 연산을 위해 외부 라이브러리 (예: <code>torch_sparse</code> 패키지)가 사용된다. 이 패키지는 sparse-dense 곱, sparse-sparse 곱, 전치(transpose) 등의 최적화된 연산을 제공한다.