稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 对于稀疏矩阵的压缩存储，由于非零元素的个数远小于零元素的个数，并且非零元素的分布没有规律，无法简单地利用一维数组和映射公式来实现压缩存储。...使用一个循环遍历输入矩阵的所有元素： 对于每个元素，将其行号作为转置后矩阵中的列号，列号作为转置后矩阵中的行号，并将值保持不变。 将转置后的元素插入到result中。...通过比较当前元素的行号和列号，以及使用循环遍历的方式，将两个输入矩阵的元素逐个比较并进行相应的操作： 如果第一个矩阵的元素在行号和列号上小于第二个矩阵的元素，将第一个矩阵的元素插入到result...将matrix中的所有元素初始化为0。 使用两个嵌套的循环遍历第一个输入矩阵的所有元素： 对于每个元素，使用另一个嵌套的循环遍历第二个输入矩阵的所有元素。...如果第一个矩阵的元素的列号等于第二个矩阵的元素的行号，将它们的值相乘，并将结果累加到matrix中对应位置的元素上。 遍历matrix中的所有元素，将非零元素插入到result中。
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...但是对于特殊矩阵，如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储，会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况，这样会造成很大的空间浪费。...由于只有主对角线上有非零元素，只需存储主对角线上的元素即可。 三角矩阵：指上三角或下三角的元素都为零的矩阵。同样地，只需存储其中一部分非零元素，可以节省存储空间。...对角矩阵的压缩存储 对于一个n×n维的对角矩阵M，由于非主对角线上的元素都为零，只需存储其n个对角元素的值即可。...函数通过两层循环遍历矩阵的每个位置，调用getElement 函数获取并打印元素的值。
二，矩阵的创建： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。...二、矩阵的简单操作 1．获取矩阵元素 可以通过下标（行列索引）引用矩阵的元素，如 Matrix(m,n)。 也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。...end表示某一维的末尾元素下标。 利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...六、其他 查看矩阵非零元素的分布spy(A)； 第二部分 矩阵的应用 一、稀疏矩阵 对于一个 n 阶矩阵，通常需要 n2 的存储空间，当 n 很大时，进行矩阵运算时会占用大量的内存空间和运算时间...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。
但是对于特殊矩阵，如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储，会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况，这样会造成很大的空间浪费。...可以用大小为n(n+1)/2的一维数组来存储下三角矩阵，换言之，就是要把下三角矩阵M的非零元素映射到一个一维数组d中。映射次序可采用按行优先或按列优先。...假设映射采取按行优先，非零元素M(i, j)会映射到一维数组d中的哪个元素？...; 结构体 LowerTriangularMatrix，包含两个成员变量：size 表示矩阵的维度，elements 是一个一维数组，用于存储下三角矩阵的元素。...函数使用嵌套的循环遍历矩阵的所有行和列。对于每个位置，如果行索引大于等于列索引，表示该位置存在元素，需要打印 elements 数组中对应的值；否则，表示该位置不存在元素，打印 0。
下面介绍四种矩阵的创建方法： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。...reshape(A,m,n)，它在矩阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成m*n的二维矩阵。 二、矩阵的拆分 1．矩阵元素 可以通过下标(行列索引)引用矩阵的元素，如 Matrix(m,n)。...end表示某一 维的末尾元素下标。 利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...六、其他 查看矩阵非零元素的分布spy(A)； 第二部分 矩阵的应用 一、稀疏矩阵 对于一个 n 阶矩阵，通常需要 n2 的存储空间，当 n 很大时，进行矩阵运算时会占用大量的内存空间和运算时间。...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。
TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。...自动转换控制流：AutoGraph 能够将 Python 中的控制流语句，如 if、for、while 等，自动转换为 TensorFlow 图中的等效操作。...简化代码的图转换：AutoGraph 通过提供简单的装饰器（如 @tf.function）使得将普通函数转换为 TensorFlow 图操作变得简单。...在机器学习开发中的应用： 动态模型：AutoGraph 使得编写动态网络（即结构在运行时可能改变的网络）变得更加简单。例如，在处理可变长度输入或构建树形网络结构时非常有用。...自定义训练循环：虽然高级 API 如 tf.keras 提供了简单易用的训练接口，但在需要更精细控制训练过程时，开发者可能需要编写自定义训练循环。
对于带权图而言，若顶点vi和vj之间有边相连，则邻接矩阵中对应项存放着该边对应的权值，若顶点vi和vj不相连，则用无穷来表示这两个顶点之间不存在边。...][MaxVertexNum];//临界矩阵，边表 int vexnum,arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGragh; 注意： ①在简单应用中，可以直接用二维数组作为图的邻接矩阵（...图的邻接矩阵存储表示法具有以下特点： ①无向图的邻接矩阵一定是 一个对称矩阵（并且唯一）。因此，在实际存储邻接矩阵时只需存储上（或下）三角矩阵的元素即可。...②对于无向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非无穷元素）的个数正好是第i个顶点的度TD(vi)。...③对于有向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非无穷元素）的个数正好是第i个顶点的出度OD(vi)(或入度ID(vi))。 ④用邻接矩阵存储图，很容易确定图中任意两个顶点时间是否有边相连。
#2 TensorFlow 2015 年 11 月由 Google 推出的 TensorFlow 是一个用于数值计算的开源软件库。...点击这里学习如何在 Peewee 中创建一个数据库 #5 Sanic + uvloop Sanic 是一个与 Flask 类似，基于 uvloop 的 web 框架，它能让 Python 更快速。...uvloop 服务作为一个极其快速的库，顺其自然地替代了异步默认事件的循环。 Sanik 使得开发者能够在 Python 中编写异步应用，在这种方式下非常类似于 Node.js。...然而，理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识，从数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。...Blaze 通过提供一个对不同种类数据库技术统一的接口以及迁移数据抽象化处理来解决这个难题。Blaze 对于表达计算是一个好的选择。
它从一开始就介绍基础数学，如线性代数，概率论，接着转向机器学习基础，最后介绍深度网络和深度学习。 所以，如果你是一个渴望掌握主题并进入深度学习研究的有抱负的学生，那么这本书肯定会对你有所帮助。...Tensorflow的书，本书为Tensorflow提供了一个实用的实践方法，适用于广泛的技术人员，从数据科学家到工程师，学生。...本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心思想。...你将了解深度神经网络是如何从基础神经网络发展而来的，你还将了解一些深层网络架构，如卷积神经网络和循环神经网络。 如果你熟悉Hadoop和Spark，那么你将能够了解如何使用DL4J本身的这些技术。...你将获得关于Tensorflow API的深入知识，如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络，循环网络，LSTM和强化学习中使用TensorFlow。
G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵： ①对无向图而言，邻接矩阵一定是对称的，而且主对角线一定为零（在此仅讨论无向简单图），副对角线不一定为0，有向图则不一定如此。...②在无向图中，任一顶点i的度为第i列（或第i行）所有非零元素的个数，在有向图中顶点i的出度为第i行所有非零元素的个数，而入度为第i列所有非零元素的个数。...因此，用邻接矩阵来表示一个具有n个顶点的有向图时需要n^2个单元来存储邻接矩阵；对有n个顶点的无向图则只存入上（下）三角阵中剔除了左上右下对角线上的0元素后剩余的元素，故只需1+2+......有向图邻接矩阵中第i行非零元素的个数为第i个顶点的出度，第i列非零元素的个数为第i个顶点的入度，第i个顶点的度为第i行与第i列非零元素个数之和。...假设图G＝（V，E）有n 个确定的顶点，即V＝{v0,v1,…,vn-1},则表示G 中各顶点相邻关系为一个n×n 的矩阵，矩阵的元素为： ?
在本章末尾，我们将展示如何访问本书其余部分使用的数据源。 第2章，“TensorFlow方法”建立了如何通过多种方式将第1章中的所有算法组件连接到计算图中，以创建简单的分类器。...第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。我们展示如何做文本垃圾邮件预测，并扩展RNN模型，以基于莎士比亚的文本生成。
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。...在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...以下是你想要添加到图中的操作的一个非常简单的示例： def huber_loss(a): if tf.abs(a) <= delta: loss = a * a / 2 else:...虽然基准测试很复杂（并且取决于应用程序和硬件配置），但在这个简单的示例中，我们看到，从急切执行转换到大量使用if和whileAutoGraph代码时有显著的加速。...这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。
API 同时，在过去的几年中，谷歌陆续在 TensorFlow 中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流...此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...资深人士版：展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 一行代码自动编译代码。...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...TensorFlow Lite 对于谷歌的重要性不言而喻，本次正式发布 TensorFlow Lite 1.0 可谓是众望所归。
find:找出向量或矩阵中非零元素的位置标识 在许多情况下，都需要对矩阵中符合某一特定条件的元素的位置进行定位，如将某一矩阵中为零的元素设为1等。...如果这个矩阵的元素非常多，手工修改非常麻烦，灵活运用find函数和各种逻辑及关系运算可以是实现绝大多数条件的元素定位。...[i,j]=find(A) 此函数返回矩阵A的非零元素的行和列的表示，其中i代表行标而j代表列标。此函数经常用在稀疏矩阵中。在多维矩阵中通常将第一维用i表示，将其余各维作为第二维，用j表示。 ?...[i,j,v]=find(A) 此函数返回矩阵A的非零元素的行和列的标识，其中i代表行标而j代表列表，同时，将相应的非零元素的值放入列向量v中，即i和j的值与[i,j]=find(A)取值相同，只是增加了非零元素的值这一项...isempty(A)可以判断一个存在的矩阵变量是否为空矩阵，如果矩阵为空矩阵则返回逻辑“真"，否则返回逻辑“假"，一个空矩阵至少有一维是零，如0×0、0×5、0×3×3等。
在如Matlab这种高级语言中，只需要给每个内存单元取一个名字，然后通过这个名字就能访问每个内存单元了。...5.矩阵元素的引用 1 通过下标来引用矩阵的元素 2 通过序号来引用：在MATLAB中，矩阵元素按列存储，即首先存储矩阵的第一列元素，然后存储第二列元 素，一直到矩阵的最后一列元素。...对于矩阵来说，右除和左除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵关系。...（点运算与算数运算的区别） .* 点乘 ：将每个元素乘以一个数。 ./ (左点除) ：将每个元素除以一个数或者矩阵。如A ./ B A,B对应元素相除。...注意在调用自己编写的函数时，调用的函数与被调用的函数必须放在同一文件夹下 脚本文件和函数文件可以相互转换 8.Matlab中的基本语句 条件语句 格式1 if end条件语句 格式2 if else
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量，其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。...如果X是一个向量，那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组，那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空，则find返回一个空数组 k = find(X,n)...其中包含X的非零元素 find:找出向量或矩阵中非零元素的位置标识 在许多情况下，都需要对矩阵中符合某一特定条件的元素的位置进行定位，如将某一矩阵中为零的元素设为1等。...如果这个矩阵的元素非常多，手工修改非常麻烦，灵活运用find函数和各种逻辑及关系运算可以是实现绝大多数条件的元素定位。...求3×3矩阵中的非零元素。
Python中的远程调试与性能优化技巧Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域，包括网络编程、数据分析、人工智能等。...远程调试远程调试是在远程计算机上调试本地代码的过程。在开发过程中，有时候我们需要在远程服务器上调试代码，这时就需要使用远程调试工具。一个常用的远程调试工具是pdb，它是 Python 的调试器。...下面是一个简单的远程调试示例：# 本地代码import pdbimport socketdef remote_debugging_example(): x = 5 y = 10 z...我们首先在本地代码中设置了一个断点，然后通过网络连接到远程服务器，并发送调试命令。...使用高性能库Python 的许多高性能库，如NumPy、Pandas和TensorFlow，提供了针对特定任务优化的高效算法和数据结构，可以大大提高程序的运行速度。
在自定义训练循环中使用 如您所见，在 Keras model.fit 中使用 tf.distribute.Strategy 只需改动几行代码。...如果您需要更多使用 Estimator 或 Keras 时的灵活性和对训练循环的控制权，您可以编写自定义训练循环。例如，在使用 GAN 时，您可能会希望每轮使用不同数量的生成器或判别器步骤。...5.1 设置 TF_CONFIG 环境变量 对于多工作进程训练来说，如前所述，您需要为每个在集群中运行的二进制文件设置 TF_CONFIG 环境变量。...cluster 会提供有关训练集群的信息，这是一个由不同类型的作业（如工作进程）组成的字典。...在多工作进程训练中，通常会有一个工作进程除了要完成常规工作进程的工作之外，还要承担更多责任，如保存检查点和为 TensorBoard 编写摘要文件。
示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...示例二：PyTorch中的多节点训练（伪代码） 在PyTorch中进行多节点训练时，需要编写更复杂的脚本，包括设置环境变量、初始化进程组等。...（此处省略） # 注意：在反向传播后，使用hvd.allreduce()来同步梯度 示例四：TensorFlow中的模型并行训练（概念性示例） TensorFlow本身对模型并行的支持不如数据并行那么直接...，但可以通过tf.distribute.Strategy的自定义实现或使用第三方库（如Mesh TensorFlow）来实现。...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割
控制流原语 TensorFlow 中控制流的基本设计原则是：引入一个包含少量操作的简单原子操作集，在这些操作符之上来表达TensorFlow 应用的复杂控制流。...对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...图 6 切分控制流简单方案 让我们用一个简单的例子来说明这些问题。在上面的例子中，Op 在循环体中，被分配给设备B。...对于循环变量，这就是它的全部作用。对于循环常量，我们还添加了一个子图来累积它们的梯度，如下图所示。 图 16 累计梯度 假设 x 是前向传播中的一个循环常数。...保存在一个堆栈中，所以我们会在 backprop 中重使它们。这对于在内存有限的设备（如GPU）上进行训练是一个限制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
