我需要使用R中的大型3D数组（张量）（例如1500 x 150 x 30000）进行快速计算（+，*，>）。由于这些数组非常稀疏（只有0.03％的项为非零），因此我首先使用“ tensorr”库中的as_sptensor函数将我的张量转换为稀疏的张量，例如：
x <-array（data = c（1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1），dim = c（3,2,2））
s <-as_dtensor（x）
s1 <-as_sptensor（s）
然后我做一些算术运算，例如乘法：
s1 * s1
我也总共有8GB的内存限制，因此也有助于我存储结果。
问题是当我处理像这样的大张量时：
一个<-some_index_matrix [1：3,1：1000000]
A2 <-sptensor（A，rep（1，ncol（A）），dims = c（max（A [1，]），max（A [2，]），max（A [3，]） ））
A2 * A2
我未能在合理的时间内获得该产品结果。如何优化我的代码，以便在几秒钟内执行此类计算？