开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在Tensorflow中计算矩阵对角线的和？

在Tensorflow中计算矩阵对角线的和可以通过以下步骤实现：

首先，导入Tensorflow库：

import tensorflow as tf

创建一个矩阵张量：

matrix = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=tf.float32)

使用tf.linalg.diag_part()函数获取矩阵的对角线元素：

diagonal = tf.linalg.diag_part(matrix)

使用tf.reduce_sum()函数计算对角线元素的和：

diagonal_sum = tf.reduce_sum(diagonal)

完整的代码如下：

import tensorflow as tf

matrix = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=tf.float32)
diagonal = tf.linalg.diag_part(matrix)
diagonal_sum = tf.reduce_sum(diagonal)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(diagonal_sum)
    print("矩阵对角线的和为:", result)

这段代码首先创建了一个3x3的矩阵张量matrix，然后使用tf.linalg.diag_part()函数获取矩阵的对角线元素，接着使用tf.reduce_sum()函数计算对角线元素的和。最后，通过sess.run()函数执行计算图并打印结果。

相关搜索:基于tensorflow的稀疏矩阵对角线乘法矩阵对角线上的累积和如何填充R中矩阵的非对角线和忽略对角线？对角线条中的导线矩阵矩阵中对角线的平均如何在tensorflow keras中重复矩阵？如何在tensorflow中编写循环矩阵 tensorflow中的矩阵乘法如何在TensorFlow中执行稀疏矩阵*稀疏矩阵乘法？如何在cuSparse中求出稀疏矩阵的对角线？沿矩阵中的对角线设置值如何在tensorflow中检查矩阵是否可逆？如何在tensorflow中获得协方差矩阵？生成行、列和对角线之和相等的矩阵 tensorflow中的混淆矩阵顺序 Tensorflow中的随机法线矩阵如何获得矩阵中对角线元素的索引？如何得到矩阵中对角线的中位数？如何在简单的Tensorflow示例中打印混淆矩阵？如何在Tensorflow.js中计算拉普拉斯矩阵？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

图深度学习入门教程（一）——基础类型

主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。

03

TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵相关知识

昨天，星球内有老师问了一个问题，关于TASSEL中计算kinship异常的问题，讨论了kinship是怎么计算的？怎么判断是否异常？我做了简短的回答：

02

基于Python进行相机校准

为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。

02

Matlab R2017b快速入门

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/78986139

02

经典算法之稀疏矩阵

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

02

数据分析 ——— numpy基础（二）

接上篇文章，继续更新一些numpy下的一些常用函数的使用, 在这里多为矩阵的操作，创建矩阵，单位矩阵，求解逆矩阵等并进行one-hot编码，线性矩阵的特征向量，特征值，奇异值，行列式的计算。

04

朝花夕拾之Matlab矩阵运算

运算规则：按线性代数中矩阵乘法运算进行，即放在前面的矩阵的各行元素，分别与放在后面的矩阵的各列元素对应相乘并相加。

03

对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166559.html原文链接：https://javaforall.cn

01

基于Opencv的图片人脸检测

本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。（用一点也是用 =.=）先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测，调动计算机摄像头的人脸识别链接：链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164

01

Octave数据运算基础教程-ML Note29

上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中，本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。

03

Google && 耶鲁 | 提出HyperAttention，使ChatGLM2-32K 推理速度提升50%！

Transformer 已经成功应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域的各种学习任务。虽然取得了成功，但这些模型仍面临着严重的可扩展性限制，原因是对其注意力层的精确计算导致了二次（在序列长度上）运行时和内存复杂性。这对将 Transformer 模型扩展到更长的上下文长度带来了根本性的挑战。

02

全新近似注意力机制HyperAttention：对长上下文友好、LLM推理提速50%

Transformer 已经成功应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域的各种学习任务。虽然取得了成功，但这些模型仍面临着严重的可扩展性限制，原因是对其注意力层的精确计算导致了二次（在序列长度上）运行时和内存复杂性。这对将 Transformer 模型扩展到更长的上下文长度带来了根本性的挑战。

05

Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

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。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。

02

R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测

最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素

01

原三对角矩阵

**三对角矩阵(tridiagonal):**M是一个三对角矩阵，当且仅当|i-j|>1时，M(i,j)=0。在一个rows×rows的三对角矩阵中，非0元素排列在如下三条对角线上： 1)主对角

03

教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。如何快速构建强大的探索性数据分析可视化当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以

08

C++ 特殊矩阵的压缩算法

计算机语言中，一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时，会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据，且分布有一定的规律，称这类型的矩阵为特殊矩阵。

03

matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算[通俗易懂]

说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。

03

广义雅可比方法

标准雅可比方法只能求解标准特征值问题。对于广义特征值问题需要采用广义雅可比方法求解。前面已提到标准Jacobi方法的理论依据是对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第i列是A的第i个特征值对应的特征向量。同标准Jacobi方法类似，广义雅可比方法也是将刚度矩阵和质量矩阵同时对角化。假设有一系列正交变换矩阵P1、P2、...、Pn的乘积组成P，即 P = P1P2...Pn 并且使得 PT K P 和 PT M P的非

05

ICLR'22 | cosFormer：重新思考注意力机制中的Softmax

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：我爱计算机视觉作者：多模态研究组 - 商汤导读：Transformer在自然语言处理、计算机视觉和音频处理方面取得了巨大成功。作为其核心组成部分之一，Softmax Attention模块能够捕捉长距离的依赖关系，但由于Softmax算子关于序列长度的二次空间和时间复杂性，使其很难扩展。针对这点，研究者提出利用核方法以及稀疏注意力机制的方法来近似Softmax算子，从而降低时间空间复杂度。但是，由于误差的存在，效果往往不尽如人意。商汤多模态研究组认为，

04

机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。

04

小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],

04

matlab做kmo检验的代码,急求 KMO测度和Bartlett 的球形度检验的计算原公式[通俗易懂]

1、关于KMO公式，您从如下matlab源程序代码中不难得出，我已经用Excel就计算出来了，跟SPSS的计算结果完全一致。

02

八皇后问题详解(四种解法)

所有源码都在github上（https://github.com/seasonyao/eight_queen_question）

01

LeetCode 1572. 矩阵对角线元素的和

https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/

00

51 Sort the Matrix Diagonally

解题关键在于如何找到“对角线”。我们人是可以直观看出来的，但是计算机不能。通过观察发现，对角线的元素必有：i-j相同。根据这个特性，实现对角遍历，将每个对角线视为一个数组

02

【目标检测基础积累】常用的评价指标

由于目标检测(Object Detection)主要需要解决“是什么？和在哪里？”这两大问题，即对给定图像中的所有存在的目标，每个目标都要给出类别信息（是什么？）和位置信息（在哪里？）。这个位置信息通常用一个外接矩形框（俗称bounding box）来表示。因此，目标检测的性能度量方法要比图像分类任务复杂得多。本文我们来为大家介绍一下目标检测算法里常用的一些评价指标。

02

数据结构第9讲数组与广义表

LOC(a00)表示第一个元素的存储位置，即基地址，LOC(aij)表示aij的存储位置。授人以鱼不如授人以渔，告诉你记住公式，就像送你一条鱼，不如交给你捕鱼的秘籍！存储位置计算秘籍：aij的存储位置等于矩阵第一个元素的存储位置，加上前面的元素个数*每个元素占的空间数。

02

Numpy归纳整理

说明本文主要是关于Numpy的一些总结，包括他们的一些运算公式，我整理一下方便日后查阅公式!

02

盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)：

03

DL4J实战之五：矩阵操作基本功

本篇概览作为《DL4J实战》系列的第五篇，在前面对深度学习有一定的了解后，本篇会暂停深度学习相关的操作，转为基本功练习：矩阵操作，即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下，由于BaseNDArray是个抽象类，因此在实际使用中，咱们用的都是NDArray的实例： 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作，是因为后面的实战过程中处处都有它，处处离不开它，若不熟练就会寸步难行；本篇涉及的API较多，因此先做好归类，后面的代码按照分类来写会清晰一些，一共分为五类：矩阵属性、创建操作、读操

03

【V课堂】R语言十八讲(八)—简单运算

这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义

04

用Python制作好玩的小游戏

炎炎夏日，独坐家中，闲来无事，便用Python写了2个简单的解闷小游戏，分享给你们，也希望大家通过这两个小游戏可以学习Python的编程知识。

03

TensorFlow 图像预处理（二）图像翻转，图像色彩调整

本文介绍了TensorFlow中的图像预处理方法，包括图像翻转、图像色彩调整、图像归一化等操作。通过这些操作，可以有效地提高图像的质量和可用性。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像增强和预处理，以便在训练模型时获得更好的性能。

具体数学-第4课（多重求和方法）

这是这个矩阵的上三角加对角线求和，因为是对称的嘛，可以补全下三角，加上对角线就行了。

01

MATLAB矩阵生成

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153010.html原文链接：https://javaforall.cn

02

什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标：像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、交并比（Intersection over Union，IoU）、平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU），其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！

02

AffineQuant: 大语言模型的仿射变换量化

本文研究了大型语言模型（LLMs）在移动和边缘设备上的推理加速问题，这一问题在现实应用中具有重要意义。随着大型语言模型在多种任务中展现出卓越的性能，它们吸引了越来越多的关注。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源，尤其是在训练和推理阶段。特别是在资源受限的移动和边缘设备上，模型的高效推理显得尤为重要。为此，研究者们寻求通过压缩技术，如量化，来减少模型的存储需求和计算负担。量化是一种有效的方法，通过将权重和激活映射到低比特表示来实现。

01

一图胜千言！机器学习模型可视化！！

机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。

01

c语言之矩阵

矩阵作为线性代数核心内容之一也是刷题人时常会遇到的一种类型。本篇博客简单介绍一下矩阵转置、上三角矩阵以及杨氏矩阵。

00

LSTMs

由于使用权重矩阵的方式，会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此，对于称为长短期存储器网络（Long Short-Term Memory networks）的RNN的变型充满了兴趣。正如我将在下面描述的，LSTMs比典型的RNN具有更多的控制，这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。

01

从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数？

很多刚刚接触SLAM的小伙伴在看到李群和李代数这部分的时候，都有点蒙蒙哒，感觉突然到了另外一个世界，很多都不自觉的跳过了，但是这里必须强调一点，这部分在后续SLAM的学习中其实是非常重要的基础，不信你看看大神们的论文就知道啦。

02

【动手学深度学习】笔记一

torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。

02

浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集练习7-7 矩阵运算

给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。

01

Numpy 如何操作数组

数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin

03

离散数学中集合上二元关系的判定及实现

输入一个集合的二元关系，判定其是否满足自反性、反自反性、对称性、反对称性、传递性。并求出自反、对称和传递闭包。大二上学期时的写的代码，C++语言实现。 #include<iostream> #include<string> using namespace std; class Relation//构造函数 { private: int R[11][2];//存储关系R int R1[11][2], R2[11][2], R3[11][2];//分别存储自反，对称，传递闭包 int m,n;//分别

00

leetcode每日一题：766. 托普利茨矩阵

https://leetcode-cn.com/problems/toeplitz-matrix/

01

Python｜Numpy的常用操作

Python中常用的基本数据结构有很多，通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行，但是list的缺点在于对于每一个元素都需要有指针和对象，对于数值运算来说，list显然是比较浪费内存和CPU计算时间的。为了弥补这种结构的不足，Numpy诞生了，在Numpy中提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭