我正在用Rust构建我自己的张量类,并且我试图使它像PyTorch的实现一样。
以编程方式存储张量的最有效方法是什么,特别是在像Rust这样的强类型语言中?是否有任何资源可以为如何做到这一点提供良好的洞察力?
我目前正在构建一个连续数组,因此,给定3 x 3 x 3的维数,我的数组中只包含3^3元素,这将表示张量。然而,这确实使数组的一些数学操作和操作变得更加困难。
张量的维数应该是动态的,所以我可以有一个n维数的张量。
稀疏张量与自身或稠密张量的乘法在TensorFlow中似乎不起作用。下面的示例
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1.0,2.0],
[3.0,4.0]])
y = tf.SparseTensor(indices=[[0,0],[1,1]], values=[1.0,1.0], shape=[2,2])
z = tf.matmul(x,y)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all
我正在用监督学习来进行主题检测。然而,我的矩阵非常大(202180 x 15000),我无法将它们与我想要的模型相匹配。矩阵的大部分由零组成。只有logistic回归起作用。是否有一种方法可以继续使用相同的矩阵,但使它们能够与我想要的模型一起工作?就像我能用不同的方式创建矩阵吗?
这是我的代码:
import numpy as np
import subprocess
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn i
以下是call n = 2*10^3; M = DStochMat02(n,ones(n)./n);的配置文件
time calls line
1 function M = DStochMat02(n,c)
2 % Generate a random doubly stochastic matrix using
3 % Theorem (Birkhoff [1946], von Neumann [1953])
4 % Any doubly st
我必须将稀疏矩阵中的某些列替换为来自另一个稀疏矩阵的列,该矩阵具有相同的非零元素,只是基于条件不同的值。
在Armadillo中,我很难使用迭代器进行写访问。文档说,使用sp_mat::col_iterator提供读/写访问,但是,当我尝试编写值*it = B.col(...)时,会得到一个错误消息error: no match for ‘operator=’ (operand types are ‘arma::SpValProxy<arma::SpMat<double> >’ and ‘arma::SpSubview_col<double>’)。我是否有语
如何裁剪具有未知值和大小的张量的常量填充(填充高度和宽度相同)? 我会认为,因为我的张量周围的填充具有恒定值,并且高度/宽度相同,所以应该可以知道在哪里裁剪张量来删除填充。 import torch
# Test tensor with NCHW dimensions
a = torch.randn(1,4,5,5) # Can have any H & W size
# Create padding for testing
b = torch.nn.functional.pad(a, (2,2,2,2), 'constant', value=1.2) # Val
使用C,我试图生成一个矩阵,它必须有比非零元素更多的零元素。零元素应该是随机的,如何生成它。
我可以生成一些元素为零的随机数,但零元素应该多于非零元素
int main(){
srand(time(NULL));
int array[25];
int i;
for (i=0;i<s;i++){
if (rand()%3 == 0)
array[i]=rand()%3;
else
array[i] = rand();
}
}
生成的矩阵是稀疏矩阵吗
我欢迎对以下代码优化问题的任何帮助:
I具有存储在单元阵列A中的N个相同大小的稀疏矩阵([s1 s2])的集合,以及存储在矢量w中的相应数量的标量权重。我想要计算A中所有矩阵的和,这些矩阵由存储在w中的值加权。在我的程序迭代过程中,只有w中的值发生了变化。因此,我可以先验地计算结果中非零元素的数量,并使用spalloc为其预先分配一些内存。
目前,我有一些类似的东西:
result = spalloc(s1,s1,number_of_non_zero);
for i=1:N
result = result + w(i)*A{i};
end
我真的需要优化这一部分,目前它占用了我程序中的