Julia中的张量模n乘积
在Julia中，张量模n乘积是一种用于高维数组计算的操作。张量是多维数组的扩展，而张量模n乘积是对多个张量进行乘积运算的一种方式。
张量模n乘积的分类：
- 内积：对两个张量进行内积运算，结果是一个标量。
- 外积：对两个张量进行外积运算，结果是一个新的张量。
- 广义张量乘积：对多个张量进行乘积运算，结果是一个新的张量。
张量模n乘积的优势：
- 高维数据处理：张量模n乘积可以处理高维数据，适用于涉及多个维度的计算问题。
- 并行计算：张量模n乘积可以通过并行计算加速运算过程，提高计算效率。
- 灵活性：张量模n乘积可以根据具体需求进行灵活组合，适用于不同的计算场景。
张量模n乘积的应用场景：
- 机器学习：在深度学习中，张量模n乘积常用于神经网络的计算过程中，如卷积运算。
- 图像处理：张量模n乘积可以用于图像处理任务，如图像特征提取、图像分类等。
- 自然语言处理：在自然语言处理中，张量模n乘积可以用于文本分类、情感分析等任务。
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相关·内容
如何计算C(n，r)模m，m是p^a型，其中p是素数。
这里，C(n，r)指n选择r，n和r的范围很大(10^18阶)，不能通过计算素数的幂来求解。M也小于10^6。我试着阅读Lucas定理的推广，但无法理解它。如果有人能解释一个可行的方法来解决这个问题，那将是非常有帮助的。
到现在为止我已经试过这个了。我将从1到n的每一个素数存储在一个数组p[]中。然后计算π1<=i<=|p|的幂( n )！并添加到arr我中。同样地，计算π1 <=i<=|p|的幂从1到r在r！并从arr我中减去它。(n-r)相同！然后乘以(p我^arr我)%(p^a)，在取模时回答。但是这在O(n
浏览 0提问于2017-05-16得票数 -1
2回答
我正在尝试在julia中写一个一般的张量运算(矩阵*已知秩的张量)。 我的张量是一个具有n个索引的对象(例如，张量(a_1，a_2，...，a_n)，而我的矩阵只对第i个索引有效。因此，通常使用迭代器遍历除第i个索引之外的每个索引。有没有一个简单的函数来实现这一点，或者你知道如何以良好的性能来实现它？我还需要CartesianIndex形式的迭代器的结果(我想)，因为我必须以矩阵-向量-乘法的方式迭代最后一个索引。 我的第一个想法是得到第i个索引之前和之后的所有排列，但这些排列的生成似乎很繁琐…… 我希望你能帮助我，致以最好的问候，lepmueller
浏览 12提问于2019-10-04得票数 1
1回答
给定一个数组，我想要计数子数组(连续的)的数目，这些子数组的乘积在取时不会被k整除。
例如：设A= [1, 2, 3, 4, 5, 6]和K=2
那么，使乘积不能被K整除的子数组的数目是2：
{1}
{3}
{5}
其余的都可以除以2。
{1, 2}
{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
{2}
{2, 3}
{2, 3, 4}
{2, 3, 4, 5} etc..
我尝试先计算子数组(n)(n+1)/2的总数，然后用mod减去可以被k整除的子数组的数目，但它不起作用。我该怎么绕开这条路？
这将(错误地)计算出乘积可
浏览 0提问于2016-11-21得票数 4
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2回答
将两个多维数组相乘，比方说一维数组乘以三维数组：
[1 2] * reshape(1:8,2,2,2)
给出了错误消息：
LoadError: MethodError: `*` has no method matching *(::Array{Int64,2}, ::Array{Int64,3})
Closest candidates are:
*(::Any, ::Any, !Matched::Any, !Matched::Any...)
*{TA,TB}(::Union{DenseArray{TA,1},DenseArray{TA,2},SubArray{TA,1,A<:De
浏览 2提问于2015-09-21得票数 2
我想在Julia中定义一个类似于任意顺序张量的类型。在这里，类张量指的是类似Vector{Vector{Vector{T}}的东西。我的试验代码如下：
function Tensor(N::Int, T::DataType)
N==0 && return eval(T)
return Tensor(N-1, eval(Expr(:curly, :Vector, T)))
end
声明为data = Tensor(3, Float64)[]。对此，我有两个问题。1)有没有更好的方法来做到这一点? 2)我更喜欢使用像data = Tensor{3, Float64}
浏览 1提问于2018-10-21得票数 0
1回答
张量乘积存在伪随机相关生成器(PCG)，如图1所示。基本上，我们希望第一党举行(x_0, z_0)和第二党举行(x_1, z_1)这样的x_0 \otimes x_1 = z_0 + z_1。设n = |x_0| = |x_1|，所以z_0, z_1的长度是n^2。
我的理解是，这样的PCG只对生成大量的相关性是有用的。假设我想生成许多小的张量乘积关联，例如n = 10。对于小向量，有比多次重复张量乘积相关协议更好的方法吗？目前我看到的唯一其他选择是做一个大的张量乘积相关，然后沿着n \times n大小的对角线取方阵，但是这是相当浪费的，因为大多数输出都不被使用，特别是当n很小的时候。
理想
浏览 0提问于2022-09-29得票数 2
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我一直在努力解决这个问题：
找到二项式系数的，C(n, m) = n! / (m! (n - m)!)模10^9 + 7，m <= n < 2 * 10^5。
我的一个想法是，首先，我们可以在线性时间内预先计算所有i从1到n的phi(i)值，也可以用Fermat的小定理计算从1到n模10^9 +7的所有逆数。在那之后，我们知道，一般来说，phi(m * n) = phi(m) * phi(n) * (d / fi(d)), d = gcd(m, n)。因为我们知道gcd((x - 1)!, x) = 1, if x is prime, 2 if x = 4, and x in al
浏览 3提问于2020-05-28得票数 2
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如何使用for循环简化代码？
eta和T是六阶张量阵列和size(eta) == size(T) .
using InvertedIndices
one_to_N = [1:6;]
eta[:,1,1,1,1,1] = vec(sum(T, dims=one_to_N[Not(1)]))
eta[1,:,1,1,1,1] = vec(sum(T, dims=one_to_N[Not(2)]))
eta[1,1,:,1,1,1] = vec(sum(T, dims=one_to_N[Not(3)]))
eta[1,1,1,:,1,1] = vec(sum(T, dims=one_to_N[No
浏览 4提问于2021-01-24得票数 2
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我试图在tensorflow中对tf.gradient进行黑客攻击，对于秩(M，N)的张量(M，N)和秩(Q，P)的张量( Q，P)，给出一个自然期望的秩的梯度张量(M，N，Q，P)。
正如在这个站点上的多个问题中所指出的，我们得到的是一个秩(Q，P)，它是y元素之和的梯度。现在我不知道的是，查看tensorflow代码时，y元素的和是在哪里生成的？是开始还是结束？有人能帮我找出代码行的位置吗？
*
浏览 4提问于2017-03-25得票数 4
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在两个矩阵a和b中存储2N个大小为d的向量，其中a.shape = b.shape = (N,d) (因此a[i]是a中的第i个向量，它包含N个向量，与b相同)。
我想以一种矢量化的方式构造形状(N,d,d)的张量T，使得T[i,p,q] = a[i,p]*b[i,q]。
换句话说，我希望有一个张量，它的第i个分量是a[i]和b[i]的元素的分量乘法的(d×d)-matrix，而不是执行for循环。
我试着在多个轴上使用tensordot，或者点，但都没有用。有什么想法吗？
浏览 11提问于2018-02-21得票数 0
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我像这样导入张量Julia包： julia> import Pkg; Pkg.add("Tensors")
Resolving package versions...
No Changes to `~/.julia/environments/v1.5/Project.toml`
No Changes to `~/.julia/environments/v1.5/Manifest.toml` 它没有显示任何更改，因为它已经安装了一次。 然后我从这个库中调用张量函数： https://kristofferc.github.io/Tensors.jl/latest/man
浏览 34提问于2020-12-10得票数 0
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3回答
四维张量旋转的优化
、、、
我必须在Stokes求解器中执行3x3x3x34D张量+每个时间步100k次的旋转，其中旋转的4D张量是Croti，j，k，l= Croti，j，k，l+ Qm，i* Qn，j* Qo，k* Qp，l* Cm，n，o，p，所有索引从1到3。
到目前为止，我在Julia中天真地编写了以下代码：
<code>A0</code>
通过以下方式：
<code>A1</code>
有什么方法可以优化代码吗？
浏览 51提问于2020-06-07得票数 4
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在Mathematica中，我可以通过内置的Dot[]进行张量乘积的计算，例如，这里是一个具有秩6的张量pts。
SeedRandom[10];
pts = RandomReal[1, {7, 7, 7, 5, 6, 5}];
(*coeffs = {c1, c2, c3, c4}*)
coeff = BernsteinBasis[#1, Range[0, #1], #2] & @@@
Thread@{(Dimensions[pts, 4] - 1), {0.1, 0.2, 0.3, 0.4}};
(*
{{0.531441,0.354294,0.098415,
浏览 2提问于2016-07-24得票数 3
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BigInteger正在发生一些奇怪的事情。我正在尝试为一项任务实现我自己的RSA。代码如下所示，并与小的数字工作。如果我选择p=11、q=5、e=7和d=23，那么终端上的输出是
Original message is: 19
Encryption of message is: 24
Decryption of message is: 19
但是，如果我用更大的数字来改变数字，它就不再起作用了。以下代码：
import java.math.BigInteger;
class RSAdumb{
public static void main(String[] args) {
Big
浏览 6提问于2015-10-20得票数 3
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A在电子邮件中使用RSA加密。Bfinds一封加密的电子邮件给A: C= m^e mod n，他想知道纯文本。B知道当A回复她的电子邮件时，她总是在回复中包含她所回复的信息的文本。
假设A只接收长度最多为log的位字符串的消息，这些消息可以映射到Zn。
此外，假设B不能简单地将c作为自己的电子邮件发送给A并期望得到回复，但是A会回复c以外的电子邮件消息。
B如何仅用c，e，n和Zn的随机值来学习m？
浏览 3提问于2011-04-01得票数 0
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我想用“对角高斯”的值初始化一个三维张量(多维数组)。
exp(-32*(u^2 + 16*(v^2 + w^2)))
其中u = 1/sqrt(3)*(x+y+z)和v,w是与u正交的任意两个坐标，在[-1,1]^3上的均匀网格上离散。以下代码实现了这一点：
function gaussian3d(n)
q = qr(ones(3,1), thin=false)[1]
x = linspace(-1.,1., n)
p = Array(Float64,(n,n,n))
square(x) = x*x
Base.@nloops 3 i p begin
浏览 2提问于2015-05-10得票数 3
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我正在尝试为一个高阶(d=4)分解机器编写一段python代码，它返回 ? 其中x是长度为n的向量，v是长度为n的向量，w是大小为n×n的上三角矩阵，t是大小为n×n的秩4张量。最简单的实现是在每个索引上循环： for i in range(0,len(x)):
for j in range(0,len(x)):
for k in range(0,len(x)):
for l in range(0,len(x)):
y += t[i,j,k,l] * x[i] * x[j] * x[k] * x[l] 前
浏览 21提问于2021-10-01得票数 1
3回答
我已经遇到这个问题很多次了，但我无法解决它。可能会出现一些错误答案的情况，否则我写的程序会太慢。形式上，我谈论的是计算
nCk mod p，其中p是素数n是一个大数，1<=k<=n。
我尝试了什么：
我知道阶乘的递归公式，然后将其建模为动态编程问题，但我觉得它很慢。递归公式是(nCk) + (nCk-1) = (n+1Ck)。我在数组中存储值的同时注意了模数，以避免溢出，但我不确定仅对结果执行mod p就能避免所有溢出，因为可能会发生需要删除的情况。
浏览 4提问于2012-12-09得票数 0
2回答
PyTorch张量广播
、、、
我正在尝试弄清楚如何做下面的广播： 我有两个张量，大小分别为(n1，N)和(n2，N) 我想做的是将第一个张量的每一行与第二个张量的每一行相乘，然后将每一行相乘后的结果相加，这样我的最终张量应该是(n1，n2)。 我试过这个： x1*torch.reshape(x2,(x2.size(dim=0),x2.size(dim=1),1)) 但显然这是行不通的..。我不知道该怎么做
浏览 52提问于2021-11-21得票数 1
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我偶然发现这个算法在麻省理工学院的6.006课程中做了(B^E) mod M，
你能一步一步地解释逻辑吗，我不知道它们在哪里迭代1到8
POWMOD(B, E, M, N)
1 R = ONE(N) // result
2 X = COPY(B, N) // multiplier
3 for i = 1 to N
4 mask = 1
5 for bit = 1 to 8
6 if E[i] & mask != 0
7 R = MOD(MULTIPLY(R, X, N), M, 2N)
8 X = MOD(MULT
浏览 4提问于2016-05-07得票数 0
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1回答
这是到此算法主题的链接：
我的代码时间超过了test40上的限制，我想了很长一段时间但没有好的方法，有没有一个好的优化方法，可以吗？
区号：
typedef long long ll;
ll mod = 1e9 + 7;
ll fast_mod(ll a, ll n, ll Mod)
{
ll ans=1;
a%=Mod;
while(n)
{
if(n&1) ans=(ans*a)%Mod;
a=(a*a)%Mod;
n>>=1;
}
return ans;
}
int m
浏览 1提问于2021-05-22得票数 0
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让素数分解30：
30 = 3 \cdot 10 = 3 \cdot 2 \cdot 5
我们看到30数是3素数的乘积。但是在RSA中，当分解巨大的数字时，我们似乎总是只得到两个素数。这是为什么？？
浏览 0提问于2020-03-19得票数 0
我有N个协方差矩阵的N，d，d形张量，我想把它们转化为相关矩阵。在tensorflow / keras中有什么便宜的实现吗？
浏览 20提问于2022-01-24得票数 0
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我有一个形状为(?,4)的张量weights和一个形状为(?,4,1024)的张量embeddings。 我想通过根据相应的weights对embeddings的每一行中的4个张量进行加权平均来压缩张量，最终产生形状为(?,1024)的张量output。 我该怎么做呢？我尝试使用output = tf.tensordot(weights, embeddings, axes = [1,1])，但结果产生了一个形状为(?,?,1024)的张量。
浏览 12提问于2019-06-21得票数 1
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1回答
在Julia中，我一直在处理生成的函数，并且遇到了一个我不完全理解的奇怪问题:我的最终目标是从生成的函数中调用宏(更具体地说，是@tullio) (执行一些依赖于输入张量的张量收缩)。但是我遇到了问题，我缩小到从生成的函数中调用宏。
为了说明这个问题，让我们考虑一个非常简单的例子，它也失败了：
macro my_add(a,b)
return :($a + $b)
end
function add_one_expr(x::T) where T
y = one(T)
return :( @my_add($x,$y) )
end
@generated function
浏览 4提问于2022-07-01得票数 2
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4回答
我有两个向量x和y，它们的长度分别为n和p。是否有一种内置的方法来创建npx2矩阵，它将是
x[1] y[1]
x[1] y[2]
...
x[1] y[p]
x[2] y[1]
...
x[n] y[p]
我可以使用嵌套的for循环来实现这一点，但如果存在内置函数，我将查找它。
浏览 4提问于2015-03-30得票数 13
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我需要高效地计算nCr mod p。现在，我已经写了这段代码，但它超过了时间限制。请建议一个更优的解决方案。
以我为例，p = 10^9 + 7 and 1 ≤ n ≤ 100000000
我还必须确保没有溢出，因为nCr mod p保证适合32位整数，但是n!可能会超过限制。
def nCr(n,k):
r = min(n-k,k)
k = max(n-k,k)
res = 1
mod = 10**9 + 7
for i in range(k+1,n+1):
res = res * i
if res > mod:
浏览 4提问于2013-11-02得票数 8
在Blum Blum Shub随机数发生器中，我们取两个随机素数p和q，使得当除以4时，两者都有3的余数。我的问题是，为什么我们不能只取任何2随机素数？从数学和安全的角度来看，用3除以余数4的意义是什么？
浏览 0提问于2022-10-09得票数 2
1回答
让
A = rand(3,3);B = rand(3,3)
我可以通过命令将A : A[:,1]的第一列与矩阵B : B[3,:]的第三行相乘：
reshape(A[:,1],3,1)*reshape(B[3,:],1,3)
形成一个3x3矩阵。
直接计算
A[:,1]*B[3,:]
给出了错误：
ERROR: MethodError: no method matching *(::Vector{Float64}, ::Vector{Float64})
Closest candidates are:
*(::Any, ::Any, ::Any, ::Any...) at operators
浏览 1提问于2022-01-26得票数 1
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1回答
我正试图为自然数的平方和()和编写一个代码，，但是它给出了错误的答案。来这里的正确方法是什么？
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define mod 1000000007
int main()
{
int N;
cin>>N;
cout<< (((N) * (N+1) * (2*N+1))/6)%mod;
return 0;
}
浏览 2提问于2021-11-19得票数 0
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W为5×5矩阵，项为2×2矩阵，例如： S0=reshape([2,2,4,4], (2, 2))
W=reshape(Any[S0 for i in 1:25],(5,5)) A是一个2×2×2的张量，例如： A= reshape([1,1,1,1,3,3,3,3], (2, 2, 2)) 我想把W中S0的第二个索引和A的第二个索引相加，我是说， using Einsum
@einsum ans[a,b,c,d,e]:=W[a,b][c,i]*A[d,i,e] 但是出现了一个错误：MethodError: Cannot `convert` an object of type Expr to
浏览 16提问于2020-12-30得票数 3
我有一点(也许是低效的) Matlab代码，它生成网格点乘积函数的一个矩阵。例如：
N = 2 ;
r = -N:N ;
[X1, X2] = ndgrid( r, r ) ;
f = @( x ) ( x ) ; % identity: dummy function for this example.
X1
X2
f( X1 .* X2 )
制作：
X1 =
-2 -2 -2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1
0 0 0 0 0
1 1 1 1
浏览 2提问于2015-01-13得票数 4
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火炬中的全连接层(nn.Linear)是如何应用于“附加尺寸”的？说，它可以应用于将张量(N,*,in_features)连接到(N,*,out_features)，其中N在批处理中的示例数中，因此它是不相关的，而*是那些“附加”维度。这是否意味着使用附加维度中的所有可能的切片来训练单层，还是为每个切片或其他不同的部分训练单独的层？
浏览 0提问于2019-01-30得票数 3
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当模(n)很大时，RSA中是否存在已知的弱点？
n = 2466 digits
e = 65537
c = 2466 digits
我检查了factordb.com，没有出现任何因素。
模数和密文都有相同的数字数。这不安全吗？
什么样的攻击可以用来对付这样的密码系统？
浏览 0提问于2019-06-05得票数 1
下面是我的代码： Dates.Year(div(19973,10)) # 1997 years
Dates.Month(round(mod(19973,10)*3)) # 9 months 上面的是可以的，但是... Dates.lastdayofquarter(Date(Dates.Year(div(19973,10)),Dates.Month(round(mod(19973,10)*3)),1))
# MethodError: no method matching Int64(::Year)
Closest candidates are:
Int64(!Matched::Union{Bo
浏览 15提问于2020-08-16得票数 1
我有一个秩N和键维数d的张量，形状为T=(d,...,d)。我想用矩阵M=(D,d)相乘，其中d和d不一样，由此产生的张量应该是形状(d,...,d,D,d,...,d)。
虽然我可以这样做得到例如(d,...,d,D,d,d)张量：
np.einsum('ij, ...jkl->...ikl', M,T)
张量可以是相当大的级别，我需要做几次。因此，我想避免像上面那样写出每一个特定的案例，因为这样做是不切实际的。
有人能建议一种更好的/更一般的/替代的方法来做到这一点吗？我真的很感谢你的帮助。提前谢谢。
浏览 3提问于2021-03-15得票数 2
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指出：
“在两个张量中计算样本之间的点乘积的层。
例如，如果应用于形状的两个张量a和b的列表(batch_size，n)，输出将是形状的张量(batch_size，1)，其中每个条目i将是ai和bi之间的点积。
参数
轴:整数、轴或轴的整数或元组，用来取点积。
我不明白这一点，这里有一个快速的、可复制的例子来说明：
from keras.layers import Input, dot
input_a = Input(batch_shape=(99,45000,300))
input_b = Input(batch_shape=(99,45000,300))
element_wise_dot_
浏览 1提问于2018-08-02得票数 6
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在codechef上解决这个：
在拜访了一位儿时的朋友之后，厨师想回到他的家。朋友住在第一条街，厨师自己住在第N街(也是最后一条街).他们的城市有点特别:你可以从X街移到Y街当且仅当1 <= Y-X <= K，其中K是给你的整数值。厨师想以这样一种方式回到家，那就是所有参观过的街道的特殊数量的产品很少(包括第一街和第N街)。请帮助他找到这样的产品。输入
输入的第一行由两个整数组成--N和K--街道数和K值。第二行由N个数字组成，分别是A1、A2、.a，其中Ai等于第一街的特殊号码.输出
请输出最低可能的产品，模1000000007的价值。约束条件
1≤N≤10^5 1≤Ai≤10
浏览 0提问于2015-10-24得票数 1
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基本上，我想重塑由numpy.ndarray表示的张量。
例如，我想这样做(latex表示法)
A_{i，j，k，l，m，n，p} -> A_{i，jk，lm，np}
或
A_{i，j，k，l，m，n，p} -> A_{ij，k，l，m，np}
其中A是ndarray。i，j，k，..。表示原始轴。
因此，新的轴2变成了轴2和轴3的“扁平化”版本，依此类推。如果我简单地使用numpy.reshape，我不认为它知道我想要合并哪些轴，所以它看起来不明确且容易出错。
有没有比手动创建另一个ndarray更好的方法呢？
浏览 2提问于2013-10-22得票数 4
基本上，我有两个张量: A，其中A.shape = (N, H, D)；B，其中B.shape = (K, H, D)。我想做的是得到一个张量C，它的形状(N, K, D, H)是这样的：
C[i, j, :, :] = A[i, :, :] * B[j, :, :].
在Theano中可以有效地做到这一点吗？
附注:我想要实现的实际最终结果是有一个形状为(N, K, D)的张量E，使得：
E[i, j, :] = (A[i, :, :]*B[j, :, :]).sum(0)
因此，如果有一种方法可以直接获得它，我会更喜欢它(希望能节省空间)。
浏览 0提问于2016-01-23得票数 5
据我所知，如果它的特征多项式p(x)的n是不可约的，即它不能被分解，并且p(x)除以x^k – 1的最小整数k是2^n – 1.，那么它就产生了一个最大长度序列。
我知道2^n -1与周期有关，但是它是如何计算多项式是否不可约的？谢谢。
浏览 0提问于2019-04-08得票数 1
根据docs，如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素)，并且需要梯度，则当我们将后向函数调用到张量时，该函数还需要指定梯度。
import torch
a = torch.tensor([10.,10.],requires_grad=True)
b = torch.tensor([20.,20.],requires_grad=True)
F = a * b
F.backward(gradient=torch.tensor([1.,1.]))
print(a.grad)
Output: tensor([20., 20.])
现在，缩放外部梯度：
a = torch.tensor([10.
浏览 1提问于2021-03-26得票数 2
有没有办法在Julia中将浮点数转换为int？我正在尝试将浮点数转换为固定精度的数，小数部分表示为8位整数。为了做到这一点，我只需要截断数字的小数部分，我认为最好的方法是从浮点x中减去x的转换后的整数： x = 1.23455
y = x - Int(x)
println(y) Y= 0.23455
浏览 338提问于2016-11-10得票数 32
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我有一个(m, n)矩阵，其中每一行都是一个具有n特性的示例。我想将其扩展为(m, n, n)矩阵，即为每个示例创建其特征的外积。我研究过tensordot，但还没有想出一种方法--它似乎只收缩了张量，而不是扩展张量。 a = np.arange(5*3).reshape(5, 3, 1)
b = np.arange(5*3).reshape(1, 3, 5)
c = np.tensordot(a, b, axes=([1,2],[1,0])) # gives a (5,5) matrix
c = np.tensordot(a, b, axes=([1,2],[0,1])) # thro
浏览 9提问于2019-10-17得票数 1
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在tensorflow中，有用于进位和矩阵乘法的很好的函数，但是在查看文档之后，我找不到任何内部函数来获取两个张量的外部乘积，即由小张量元素的所有可能乘积(如numpy.outer)生成更大的张量：
v_{i,j} = x_i*h_j
或
M_{ij,kl} = A_{ij}*B_{kl}
tensorflow有这样的功能吗？
浏览 5提问于2015-11-22得票数 19
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这与TensorFlow中的实现问题有关。我有一个大小为(batch_size, time_steps, 256)的张量H (但batch_size和time_steps在构建时都是None )。 我想计算形状(batch_size, time_steps, time_steps, n_dim)的张量A，它是时间维度上的笛卡尔乘积。因此，简单地说： A[:,i,j,:] = some_func(H[:,i,:], H[:,j,:]) 由于在构建图形时time_steps的数量是None，那么计算A的一种优雅方法是什么呢
浏览 23提问于2018-12-28得票数 0
在弹物理库中，当构造刚体时，惯性张量的默认参数是零矢量。
我对惯性的理解是相当基本的，但要从方程式中理解。
扭矩=惯性* angular_velocity
我认为零惯性物体的角速度是未知的。
说
对于动态对象，可以使用碰撞形状来逼近局部惯性张量，否则可以使用零矢量(默认参数)。
那么，这个零惯性会发生什么呢？我误解了等式吗？还是子弹的惯性为零，类似于在定义物体时，物体的质量为零，在方向上是静态的？
浏览 4提问于2013-05-01得票数 6
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我在Ipython中准备了一个小的演示，在这里我想展示在Julia中进行并行操作是多么的容易。
它基本上是蒙特卡洛Pi计算
问题是我不能让它在IPython (木星)笔记本中并行工作，它只使用一个。
我创办了朱莉娅：julia -p 4
如果我在REPL中定义了函数并在那里运行，它就能正常工作。
@everywhere function compute_pi(N::Int)
"""
Compute pi with a Monte Carlo simulation of N darts thrown in [-1,1]^2
Returns esti
浏览 0提问于2015-06-23得票数 8
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我在寻找一种优雅的方法来选择满足一些约束的torch张量的子集。例如，假设我有：
A = torch.rand(10,2)-1
S是一个10x1张量，
sel = torch.ge(S,5) -- this is a ByteTensor
我希望能够进行逻辑索引，如下所示：
A1 = A[sel]
但这并不管用。所以有一个接受LongTensor的index函数，但我找不到一种简单的方法将S转换为LongTensor，除了以下内容：
sel = torch.nonzero(sel)
它返回一个K x 2张量(K是S >= 5的值数)。因此，我必须将其转换为一维数组，这最终允许我索引A：
浏览 2提问于2016-04-01得票数 7
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