创建稀疏矩阵: TypeError：__init__()采用2到5个位置参数，但给出了6个
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在处理大规模数据时，稀疏矩阵可以有效地节省存储空间和计算资源。
在创建稀疏矩阵时，出现"TypeError: init() takes 2 to 5 positional arguments but 6 were given"的错误提示，意味着在初始化稀疏矩阵对象时，给出的参数数量不符合要求。
通常，创建稀疏矩阵的方式有多种，具体取决于所使用的编程语言和库。以下是一种可能的解决方案，假设使用Python和SciPy库来创建稀疏矩阵：
import scipy.sparse as sp
# 创建一个3x3的稀疏矩阵
sparse_matrix = sp.csr_matrix((3, 3))
# 输出稀疏矩阵
print(sparse_matrix)在上述代码中，我们使用SciPy库的csr_matrix函数创建了一个3x3的稀疏矩阵。这个函数接受2到5个位置参数，分别表示矩阵的形状、数据、行索引、列索引和偏移量。如果给出的参数数量不符合要求，就会出现上述的错误提示。
对于稀疏矩阵的创建，腾讯云并没有提供直接相关的产品或服务。然而，腾讯云提供了丰富的云计算解决方案，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以满足各种不同场景下的需求。具体的产品和服务信息可以在腾讯云官方网站上找到。
请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因编程语言、库和具体需求而有所不同。
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我有一个有2到3个参数的类，但是当我传递1时，它说只有1已经被传递，但是当我传递2时，它说4个已经被传递了。
代码：
class GiantWarren(Warren):
def __init__(self, Variability, RabbitCount):
self.__MAX_RABBITS_IN_WARREN = 200
super(GiantWarren, self).__init__(Variability, RabbitCount, self.__MAX_RABBITS_IN_WARREN)
self.__RabbitCount = Rabbi
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
我正在尝试使用A^TA计算cuSparse。A是一个大但稀疏的矩阵。基于使用的适当函数是cusparseDcsrgemm2。然而，这是少数几个不支持输入矩阵可选内置转置的cuSparse操作之一。文件里有一行写着
只支持NN版本。对于其他模式，用户必须显式转换A或B。
问题是，我在cuSparse中找不到一个可以执行转置的函数。我知道我可以在CPU中转换，并将其复制到GPU，但这会减慢应用程序的速度。我是不是遗漏了什么？使用cuSparse计算A^TA的正确方法是什么？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 1
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我在使用COO稀疏矩阵作为亲和传播的输入时遇到了问题，但是对于numpy数组来说，它工作得非常好。
举个例子，假设我的相似矩阵是：
[[1.0, 0.9, 0.2]
[0.9, 1.0, 0.0]
[0.2, 0.0, 1.0]]
Numpy矩阵版本
import numpy as np
import sklearn.cluster
simnp = np.array([[1,0.9,0.2],[0.9,1,0],[0.2,0,1]])
affprop = sklearn.cluster.AffinityPropagation(affinity="precomputed")
浏览 0提问于2016-03-03得票数 1
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我有以下课程
class Sample(object):
def __init__(self, argument, argument2, argument3):
self.value = argument
self.value2 = argument2
self.value3 = argument3
我想通过使用类型创建一个子类，但是我不确定如何将参数填充到__ init __方法。
我还有一个自定义的__ init __方法，它填充对象：
def setup(self, arg, arg2, arg3):
self.value
浏览 4提问于2015-05-19得票数 1
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class Position:
def __init__(self, x,y):
self.x = int(x)
self.y = int(y)
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x and self.y == other.y
def __repr__(self):
return '({}, {})'.format(self.x, self.y)
def __hash__(self):
return
浏览 1提问于2014-11-16得票数 0
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我一直在尝试使用PyQt4创建GUI。我没有太多使用PyQt4或OOP的经验。
我想有一个主窗口，可以绘制一些图表，但也有一些按钮，可以打开新的窗口。
在多个教程中，我收集了以下代码：
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
from matplotlib.figure import Figure
class Window1(QtGui.QMainWindow):
def __init__(self):
super(Window
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
1回答
PyTorch是否支持类似dict的对象，通过这些对象我们可以反向传播梯度，比如PyTorch中的张量？
我的目标是计算一个大型矩阵中的几个元素(1%)的梯度。但是如果我使用PyTorch的标准张量来存储矩阵，我需要将整个矩阵保存在我的GPU中，这会导致由于在训练期间可用的GPU内存有限而造成的问题。所以我在想，是否可以将矩阵存储为dict，只索引矩阵的相关元素，计算渐变和反向传播w.r.t --这些选择元素。
到目前为止，我只尝试使用张量，但由于上述原因，它会导致内存问题。因此，我搜索了大量的替代选项，比如PyTorch中的dicts，但是在Google上找不到任何这样的信息。
浏览 6提问于2022-03-08得票数 2
1回答
基于枕稀疏矩阵的群
、、、、
我有一个有10e6行和10e3列的枕稀疏矩阵，填充到1%。我还有一个大小为10e6的数组，其中包含与稀疏矩阵的10e6行对应的键。我想按照这些键对稀疏矩阵进行分组，并使用求和函数进行聚合。
示例：
Keys:
['foo','bar','foo','baz','baz','bar']
Sparse matrix:
(0,1) 3 -> corresponds to the first 'foo' key
(0,10) 4 -&
浏览 3提问于2016-02-15得票数 0
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我想将sagemaker的kMeans算法应用于一个稀疏矩阵，该矩阵是用TfidfVectorizer从sklearn的库中获得的。 理想情况下，我希望将输入数据以稀疏矩阵scipy.sparse.csr.csr_matrix的形式提供给Sagemaker的kMeans实现，但当我这样(kmeans.fit(kmeans.record_set(train_data)))时，我会得到以下错误： TypeError: must be real number, not csr_matrix 当然，如果我传递一个密集矩阵，算法将会工作(train_data.toarray())，但它需要的内存量是巨
浏览 22提问于2018-12-16得票数 0
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我试着用glmnet学习一种惩罚的logistic回归方法。我正试图预测来自mtcar示例数据的汽车是否会有自动变速器或手动。我认为我的代码非常简单，但我似乎收到了一个错误：
第一个模块简单地将mtcar分成80%的火车组和20%的测试组。
library(glmnet)
attach(mtcars)
smp_size <- floor(0.8 * nrow(mtcars))
set.seed(123)
train_ind <- sample(seq_len(nrow(mtcars)), size=smp_size)
train <- mtcars[train_ind,
浏览 5提问于2015-06-08得票数 1
我有一个生成器，它生成相同长度的一维numpy.array。我想要一个包含这些数据的稀疏矩阵。行按相同的顺序生成，我希望它们在最后的矩阵中。csr矩阵比lil矩阵更可取，但我假设后者在我所描述的场景中更容易构建。
假设row_gen是生成numpy.array行的生成器，下面的代码将按预期工作。
def row_gen():
yield numpy.array([1, 2, 3])
yield numpy.array([1, 0, 1])
yield numpy.array([1, 0, 0])
matrix = scipy.sparse.lil_matrix(lis
浏览 3提问于2016-11-01得票数 2
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我试图对一组数据点进行聚类，这些数据点表示为稀疏的枕矩阵，即，
>>> print type(X)
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
>>> print X.shape
(57, 1038)
>>> print X[0]
(0, 223) 0.471313296962
(0, 420) 0.621222153695
(0, 1030) 0.442688836467
(0, 124) 0.442688836467
但是，当我将这个矩阵输
浏览 0提问于2013-11-14得票数 0
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我将稀疏矩阵存储在一个变量sparse_mat中
sparse_mat = sparse.coo_matrix((freq,(data_obs,data_feature)))
sparse_mat
<540x5550 sparse matrix of type '<type 'numpy.string_'>'
with 9068 stored elements in COOrdinate format>
现在我想访问这个稀疏矩阵的第一行
我在努力
sparse_mat[1:,]
但是它给出的错误是
TypeError: 'co
浏览 0提问于2014-01-15得票数 0
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我想从移动相机的2幅图像中计算深度信息。使用Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR，我对两个图像都有四元数，以及从Img1到Img2的相对四元数。
Img1
q1 = 0.7545 - 0.1137i - 0.2715j - 0.5865k
Img2
q2 = 0.7706 - 0.2252i - 0.3511j - 0.4817k
相对四元数是：
qr = -0.9850 + 0.0072i + 0.1329j - 0.1097k
也就是说，相对转动矩阵是，
|0.9406 -0.2142 -0.2635 |
|0.2180 0.9758
浏览 2提问于2014-11-24得票数 6
我有一个家长班，定义为：
class Alpha(X, Y, metaclass=abc.ABCMeta):
def __init__(self, time_series : pandas.Series):
super(Alpha, self).__init__()
我有它的儿童班：
class Beta(Alpha):
def __init__(self, returns: [daily_returns_object]):
super(Beta, self).__init__()
self.calibrate(returns)
浏览 0提问于2015-08-14得票数 0
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摘要：--我正在寻找一种方法来使用稀疏矩阵进行计算，稀疏矩阵的非零项不是通常的整数/浮点数/等等，而是代数的元素，即带有加法、乘法和零元素的非标准python类的实例。
适用于密集矩阵。I通过定义python类algebra和重载加法和乘法实现了这个代数：
class algebra(object):
...
__mul__(self,other):
...
__add__(self,other):
...
numpy允许我定义向量和矩阵，它们的条目是类algebra的实例。它还允许我执行所有常用的操作，如矩阵multiplication/additi
浏览 1提问于2019-08-01得票数 1
1回答
枕中稀疏矩阵的计算
、、、
很抱歉有菜鸟的问题。我正在学习使用scipy.sparse，我不知道为什么这段代码不能工作。尺寸是正确的，但减法不能计算：
c=(count_mat[i]) # c is the ith row of the sparse csr matrix count_mat, it has d # elements
l=c.sum()
second_mnt+=(1/(l*(l-1)))*((c.T*c)-spdiags(c,0,d,d))
2 d*d稀疏矩阵之间的减法是不能计算的。
编辑:错误就在计算second_mnt的行中。所以很难认为它与两个矩阵之间的减法
浏览 3提问于2014-08-18得票数 2
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我有一个矩阵，如A=2 1;3 1;4 1;5 1;1 2;3 2;4 2;1 3;2 3;5 3;1 4;2 4;5 4;1 5;3 5;4 5；我想在这个网络中找到图形最短路径。
我已经浏览过这个链接
adj_sparse =稀疏(Test)；距离=图速记路径(Adj_sparse)；根据示例，这应该会返回最短路径的矩阵。但是，我收到了一个错误，因为
Error using graphalgs Sparse array should have same number of rows and columns.
Error in graphallshortestpaths (line
浏览 3提问于2014-09-09得票数 2
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我写这段代码是为了用Python中的Pyglet打开一个窗口...
import pyglet
from pyglet import window
class Window(pyglet.window.Window):
def __init__(self):
super(Window, self).__init__()
myLabel = pyglet.text.Label("Prototype")
windowText = myLabel.draw(Window, "Hello World",
浏览 0提问于2010-06-13得票数 2
1回答
我试图用C++编写一个驱动程序来计算非对称实值稀疏矩阵的特征值，使用ARPACK提供的fortran函数，但是反向通信方法有点麻烦。
一般情况下，我试图求解正常的特征值方程：
A*v = lambda*v
在ARPACK中，任何与矩阵A的交互都是通过函数‘av’完成的：
av(n, workd[ipntr[0]], workd[ipntr[1]])
它将从位置'ipntr‘开始的数组'workd’中的向量乘以，并将结果插入从位置'ipntr1‘开始的数组'workd’。在的手册中给出了这种方法的例子，也在ARPACK/ Examples /SIMPLE/dnsi
浏览 6提问于2014-09-29得票数 0
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1回答
在Matlab中创建稀疏矩阵时，似乎可以创建一个由逻辑或双值数填充的稀疏矩阵。
在阅读时，我了解到Matlab不支持其他类型的稀疏矩阵，即uint8或其他整数。在我的应用程序中，我知道max(values)==16，而内存是一件非常重要的事情，因此我希望有uint8稀疏矩阵。
有没有一种创建unit8稀疏矩阵的方法？
如果没有(很可能)，是否有任何明显的原因，为什么Matlab没有实现uint8稀疏矩阵？
浏览 3提问于2015-06-17得票数 2
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我用Armadillo来解决一些线性代数问题。它有稀疏矩阵的SpMat<float>和稠密矩阵的Mat<float>。
假设我有稀疏矩阵S_a和S_b，以及稠密矩阵D。我需要计算产生的S_a*S_b和S_a*D，结果在这两种情况下都会很密集。
我可以将稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后再进行乘法，但这将是效率低下的(这些矩阵非常大)。有没有办法让Armadillo在不执行中间转换步骤的情况下将结果存储到稠密矩阵中？
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
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1回答
我有一个名为Mat_A的巨大矩阵，当我试图分割它并赋值时，我得到了以下错误：
Mat_A[:,0 ] = np.ravel(Mat_A.sum(axis=0)) TypeError: coo_matrix' object does not support item assignment
在进入稀疏空间之前，我如何以同样的精神向密集矩阵weights分配值？
Mat_A = sparse.coo_matrix((weights, (i_indices_O, j_indices_O)), shape=(pixel_nb_O, pixel_nb
浏览 10提问于2020-04-23得票数 0
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当我试图将矩阵s (任何可用的稀疏类型)分配给NumPy数组a时，如下所示：
a[:] = s
我得到了一个TypeError
TypeError: float()参数必须是字符串或数字
有办法绕过这件事吗？
我了解todense()和toarray()方法，但我非常希望避免不必要的复制，我更愿意对NumPy数组和SciPy稀疏矩阵使用相同的代码。现在，我不关心从稀疏矩阵中得到的值效率很低。
是否有某种与NumPy索引分配有关的稀疏矩阵的包装器？
如果没有，有什么建议可以让我自己去建造这样的东西吗？
在这种情况下，是否有与NumPy合作的不同稀疏数组库？
更新：
我在NumPy源代码中
浏览 9提问于2014-11-14得票数 2
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class Base1:
def __init__(self,a):
self.a=a
def addition(self):
return self.a + self.a
class Base2:
def __init__(self,b):
self.b=b
def multipl(self):
return self.b*self.b
class Sub(Base1,Base2):
def __init__(self,a,b):
super().__ini
浏览 2提问于2021-03-23得票数 0
1回答
我目前正在尝试对文本进行分类。我的数据集太大了，正如所建议的那样，我需要使用稀疏矩阵。我的问题是，将元素添加到稀疏矩阵的正确方法是什么？比方说，我有一个矩阵X，它是我的输入。
X = np.random.randint(2, size=(6, 100))
现在这个矩阵X看起来像ndarray的ndarray (或类似的东西)。
如果我这样做了
X2 = csr_matrix(X)
我有稀疏矩阵，但如何向稀疏矩阵添加另一个元素？例如，这个密集元素:1，0，0，1，1，1，0，...,0,1,0到一个稀疏向量，我如何将它添加到稀疏输入矩阵中？
(顺便说一句，我是python，scipy，numpy
浏览 0提问于2012-12-06得票数 7
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对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy矩阵或数组。反转的函数是什么？
我搜索了，但不知道哪些关键字应该是正确的命中。
浏览 1提问于2011-10-28得票数 99
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从sklearn RandomizedPCA的中，稀疏矩阵被接受为输入。然而，当我使用稀疏矩阵调用它时，我得到了一个TypeError：
> sklearn.__version__
'0.16.1'
> pca = RandomizedPCA(n_components=2)
> pca.fit(my_sparce_mat)
TypeError: A sparse matrix was passed, but dense data is required. Use X.toarray() to convert to a dense numpy array.
我使
浏览 3提问于2015-05-15得票数 2
我有一个数据集，它是一个巨大的、短的、胖的矩阵(大约4000 x 20,000,000)。我认为dask对我来说可能是一个很好的解决方案。但是，我希望确保可以将其编码为一个单热矩阵。我查看了dask-ml中的选项，它们似乎总是需要一个dask数据帧。然而，创建一个有2000万列的数据帧似乎真的很奇怪，而且可能会导致大量开销。使用dask数组并以某种方式使用apply on axis将每一列转换为1-hot会更容易吗？谢谢你的建议。
浏览 9提问于2018-02-14得票数 2
1回答
我想把我的稀疏scipy.lil_matrix矩阵除以向量，再得到稀疏矩阵。假设我有2个lil_matrix变量和2个numpy数组a, b, c, d，如下所示
In [1]: a
Out[1]:
<4x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 11 stored elements in LInked List format>
In [2]: b
Out[2]:
<4x1 sparse matrix of type '<class &#
浏览 1提问于2018-02-18得票数 2
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2回答
假设我有一个巨大的块状矩阵，，，占几十千兆字节。分配这个内存需要不可忽略的时间.
假设我还有一组与numpy矩阵相同维的枕稀疏矩阵。有时，我希望将其中一个稀疏矩阵转换为一个密集矩阵，以执行一些向量化操作。
我是否可以将这些稀疏矩阵中的一个加载到A中，而不是每次我想将稀疏矩阵转换为密集矩阵时重新分配空间？.toarray()方法可以用于枕稀疏矩阵，它似乎没有可选的密集数组参数，但可能还有其他方法。
浏览 0提问于2012-01-27得票数 1
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> import scipy
> import numpy as np
> smat_csr = scipy.sparse.csr_matrix([[0,0,1],[0,1,0],[0,0,0]])
> print(smat_csr)
(0, 2) 1
(1, 1) 1
> print(smat_csr.shape)
(3, 3)
> smat_np = np.asarray(smat_csr)
> print(type(smat_np))
<class 'numpy.ndarray'> 所以smat_np看
浏览 11提问于2020-12-02得票数 2
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2回答
Java中稀疏矩阵行的有效修改
、、、、
我需要“规范化”一个大型稀疏矩阵，以便每行条目的和为1。对于有一些非零项的行，每个条目除以行和。对于所有为零的行，每个条目都被1/numberOfColumns替换(使得矩阵的稀疏性大大降低)。
如果重要的话，我的矩阵是正方形的，对称的。我首先使用的是一个“小”测试样本，其中我的矩阵大小约为32K×32K --但我们最终需要这个来处理更大的矩阵。时间和内存效率都很重要(内存比时间更重要)。在标准化之前，大约1%的条目是非零的。
在正规化n矩阵之后，它需要乘以一系列n稠密矩阵，其中k是一个小数(<10)。
我目前正在使用la4j矩阵包，但我没有以任何方式绑定到它。
我已经在下面列出了我的规
浏览 8提问于2013-12-24得票数 2
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1回答
这个论坛的新成员。
我试图运行八度的LU分解函数，其完全旋转如下：
[L, U, p, q] = lu(A)
对于矩阵A，我一直得到这样的错误：
“返回列表中未定义的元素4”
元素4是列排列的矩阵Q，发生了什么？为什么它不显示出来？提前感谢
浏览 7提问于2020-01-14得票数 0
def simrank_sparse(A,c,maxiter,eps=1e-4):
if not sp.issparse(A):
raise Exception("Input is not a sparse matrix ")
n=sp.csr_matrix.get_shape(A)[0]
Q=misc.get_column_normalized_matrix(A)
sim=sp.eye(n)
I=sp.eye(n)
sim_prev=sp.csr_matrix(sim)
for t in range
浏览 1提问于2017-07-17得票数 3
1回答
抱歉，如果这是重复的话。
我有一个由另一个函数返回的大型coo_matrix (例如x)，它需要分割相同行数和单个列(具有二进制值)的numpy数组a中的行匹配条件。
我使用scipy.sparse.hstack(x，a)将两者连接起来，以便进行如下操作
x1 = x[x[:,-1] == 0]
x2 = x[x[:,-1] == 1]
但是，如果出现以下错误，则会失败。
TypeError: 'coo_matrix' object is not subscriptable
x.toarray()解决方案由于MemoryError而无法工作。
有办法做以上的事吗？最后，我需要
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
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我正在测试如何获取搜索结果页面中的所有结果，以了解如何使用Selenium。当登录到该站点时，我可以在普通浏览器中看到此特定页面的完整源代码，包括结束该页面的行的div。
当然，对于较长的结果集，普通浏览器不会显示，因为Javascript加载缓慢，所以我希望找到一种方法，让Selenium等待所有结果加载。
我基于下面的等待代码：
此特定页面的以下抛出超时错误：
try:
element = WebDriverWait(driver,100).until(EC.visibility_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "_3t0c&
浏览 2提问于2019-02-16得票数 1
文档中的pyglet.clock.schedule的一个典型示例如下：
def callback(dt):
print(f"{dt} seconds since last callback")
clock.schedule_interval(callback, .5)
我一直试图用子类窗口来完成这个任务。例如：
import pyglet
from pyglet.gl import *
class MyWindow(pyglet.window.Window):
def __init__(self, *args, **kwargs):
sup
浏览 3提问于2020-10-21得票数 0
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1回答
有没有在稀疏矩阵上使用掩码数组的方便方法？
因为在创建带掩码的稀疏矩阵阵列时，掩码似乎不起作用。
一个典型的应用是邻接矩阵，其中的值可以是{0,1，?}，用于表示网络中的链接{0,1}和未知/看不见的值{?}来预测。
浏览 2提问于2016-02-25得票数 1
在测试多重继承时，我有以下日期、时间和DateTime类继承
class time:
def __init__(self, time):
self.time = time
def getTime():
return self.time;
class date:
def __init__(self, date):
self.date = date
def getDate():
return self.date
class datetime(time,date):
def __init
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
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我目前正在努力理解库。我总是在表格上偶然发现一个签名：
class tensorforce.core.layers.Dense(*, size, bias=True, activation='tanh', dropout=0.0, initialization_scale=1.0, vars_trainable=True, l2_regularization=None, name=None, input_spec=None)
如果星号*处于最开始的位置，我如何实例化这样的类，或者您可以这样做，这意味着什么？
形式的实例化
from tensorforce.core.layer
浏览 2提问于2021-05-29得票数 2
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1回答
这个问题与新的论文：有关。主要是关于稀疏注意的实现(即在中指定)。目前，我正试图在PyTorch中实现它。
他们提出了一种通过阻塞原始查询和密钥矩阵来加快计算速度的新方法(见下文)。
当您在步骤(b)中做矩阵多位置子时，最终会得到这样的结果：
。
所以我想知道：如何从表示(上图)到稀疏矩阵(使用PyTorch，见下文)？，在论文中，他们只是说：“简单地重塑结果”，我不知道有任何简单的方法这样做(特别是，当我有多个块在不同的位置(见第一张图像的步骤(c) )。
RESOLUTION：Huggingface有一个BigBird的实现。
浏览 3提问于2020-12-25得票数 2
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编辑:我的单词列表的大小比我写的大10-20倍。我只是忘了一个零。
EDIT2:我将查看SVDLIBC，并了解如何将矩阵缩减到其密集版本，这样也会有所帮助。
我已经生成了一个巨大的csv文件，作为我的pos标记和词干的输出。看起来是这样的：
word1, word2, word3, ..., word 150.000
person1 1 2 0 1
person2 0 0 1 0
...
person650
它包含每个人的单词计数。就这样，我得到了每个人的特征向量。
我想在这头野兽上运行
浏览 3提问于2010-05-12得票数 2
我正在使用Lasagne+Theano创建一个ResNet，并且正在与DenseLayer的使用进行斗争。如果我在上使用这个例子，它就能工作。
l_in = InputLayer((100, 20))
l1 = DenseLayer(l_in, num_units=50)
但如果我想在我的项目中使用它：
#other layers
resnet['res5c_branch2c'] = ConvLayer(resnet['res5c_branch2b'], num_filters=2048, filter_size=1, pad=0, flip_filters=
浏览 2提问于2016-09-29得票数 1
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我正在使用python中的大型稀疏矩阵(从文本生成的文档特征矩阵)。这需要相当多的处理时间和内存来处理这些，我想稀疏矩阵可以提供一些改进。但我担心使用稀疏矩阵库会使插入其他python (和R，通过rpy2)模块变得更加困难。
已经跨过这座桥的人能提供一些建议吗？在python/R中使用稀疏矩阵在性能、可伸缩性和兼容性方面有什么优缺点？
浏览 5提问于2011-04-22得票数 8
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我正在使用scikit来做一些文本处理，比如tfidf。文件名的数量正在很好地处理(~40k)。但是，就唯一单词的数量而言，我无法处理数组/矩阵，无论是获取打印的唯一字数的大小，还是将numpy数组转储到文件中(使用savetxt)。下面是回溯。如果我能得到tfidf的最高值，因为对于每一个文档，我都不需要它们。或者，我可以从计算中排除其他单词(不是停止单词，而是我可以在文本文件中添加的一组单独的单词，它将被排除在外)。不过，我不知道我说的话是否能缓解这种局面。最后，如果我能以某种方式抓住矩阵的各个部分，那也是可行的。任何处理这类事情的例子都会有帮助，并给我一些想法的起点。(我看了看，试过Ha
浏览 1提问于2013-11-12得票数 1
1回答
如果有任何关于如何在Accord.NET或C#中生成稀疏矩阵的提示，而无需从头开始创建库，我将不胜感激。问题是，我想做一个大小为30k * 30k的矩阵来表示图的邻接矩阵，它几乎总是稀疏的。超过15000行或列后，以下代码将生成错误：
var A = new double[n, n];
错误:数组维度超出了支持的范围。
ps。我知道，但从描述中可以看出，这个类只能用来生成稀疏向量，不能用来做矩阵。
如果可以生成稀疏矩阵，那么下一个直接的问题是，在线性代数运算中，是否可以将其视为正常矩阵，例如，在减去两个矩阵时，或者使用以下方法找到一个子矩阵：
Accord.Math.Matrix.Get(A,
浏览 31提问于2020-03-03得票数 0
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用稀疏矩阵相乘稠密矩形矩阵
、、、、
我使用Python、Numpy和Scipy包来进行矩阵计算。我试图执行计算X.transpose() * W * X，其中X是2x3稠密矩阵，W是稀疏对角线矩阵。(下面是非常简化的例子)
import numpy
import scipy.sparse as sp
X = numpy.array([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])
W = sp.spdiags([1, 2], [0], 2, 2).tocsr()
我需要找到稠密矩阵X.transpose和稀疏矩阵W的乘积。
我所知道的一种方法是在右边不接受稀疏矩阵。
>>> sp.csr_matrix.dot(
浏览 5提问于2014-02-09得票数 1
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我想像在()中那样对超参数使用优先级，但是使用SVGP模型。
按照示例1的步骤，运行de run_chain_fn时出现了一个错误：
TypeError: maximum_log_likelihood_objective()缺少一个必需的位置参数：'data‘
与探地雷达( GPR )或SGPMC相反，这些数据不是模型中的一个参数，而是作为外部参数包括在内的。
为了避免这个问题，我稍微修改了SVGP类，使其将数据作为参数(目前我不关心使用小型批处理)。
class SVGP_with_data(gpflow.models.SVGP):
"""This mod
浏览 10提问于2021-08-30得票数 0
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我正在努力实现在Scikit-learn中提供的分类器之间的比较。根据的说法，除了svm之外，所有的分类器都应该工作。
这一行动的实施情况如下：
clf['bayes'] = OneVsRestClassifier(MultinomialNB(
clf['lda'] = OneVsRestClassifier(LDA())
clf['decision tree'] = OneVsRestClassifier(DecisionTreeClassifier())
clf['rdc'] = OneVsRestClassifier(Ran
浏览 2提问于2014-03-11得票数 0
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