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Numpy / Scipy稀疏与密集乘法
scipy稀疏矩阵类型与普通numpy矩阵类型之间似乎存在一些差异 import scipy.sparse as sp A = sp.dia_matrix(tri(3,4)) vec = array([1,2,3,4]) print A * vec #array([ 1., 3., 6.]) print A * (mat(vec).T) ... -
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如何在Python中有效地计算矩阵乘积内存的稀疏值?
我想以一种在内存使用和计算时间方面有效的方式计算矩阵乘积的某些特定值 . 问题是中间矩阵具有两个非常大的尺寸并且可能不可存储 . 带示例值的尺寸: N = 7 # very large K = 3 M = 10 # very large L = 8 # very very large 'a'是一个形状矩阵(N,K)'b'是形状矩阵(K,N) a = np.arange(N*K).reshap... -
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分批函数来考虑张量流中多维矩阵中的对角元素
我有两个像这样的numpy矩阵: matrix_a = np.random.random((2, 3)) matrix_b = np.random.random((2, 3, 5)) 使用以下函数,我为 matrix_a 的轴1中的每个元素生成一个对角矩阵: def foo(M): b = np.zeros((M.shape[0], M.shape[1], M.shape[1])) di... -
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如何使用BLAS执行向量矩阵乘法?
BLAS定义了GEMV(矩阵 - 向量乘法)2级操作 . 如何使用BLAS库执行向量矩阵乘法? 这可能是显而易见的,但我没有看到如何使用BLAS操作进行此乘法 . 我原本期望一个GEVM操作 . -
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BLAS矩阵乘法NaN
我正在使用LAPACK库执行矩阵的SVD,然后将矩阵相乘以检查它们是否正确 . 请参阅下面的代码 subroutine svd_and_dgemm() ! -- Matrix decomp: A = USV^t implicit none integer,parameter :: m = 2 integer,parameter :: n = 3 integer i,info,ld... -
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为什么MATLAB在矩阵乘法中如此之快?
我正在使用CUDA,C,C#和Java制作一些基准测试,并使用MATLAB进行验证和矩阵生成 . 但是当我乘以MATLAB时,2048x2048甚至更大的矩阵几乎立即成倍增加 . 1024x1024 2048x2048 4096x4096 --------- --------- --------- CUDA C (ms) 43.11 3... -
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MATLAB Matrix Multiply Code效率
我正在使用MATLAB对一些矩阵乘法技术进行原型设计并比较效率 . 最后,我将原型代码移动到C.这是一个家庭作业,我们需要编写一个有效的矩阵乘法例程(通过了解缓存大小,位置等) . 我很好奇这两个非常相似的循环之间的效率差异: Matrix Multiply Loop 1 - 对B - > C列的A次元素的列求和 function [C] = dgemm_naivepe( A,B,C,... -
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scipy稀疏矩阵乘法溢出
我遇到了与http://scipy-user.10969.n7.nabble.com/Help-Multiplying-two-sparse-matrices-td2472.html类似的问题 . 那么我们如何使用int64存储稀疏矩阵的非空位置来克服这种溢出呢? PS,直接将结果矩阵更改为密集矩阵是行不通的,因为密集版本仍然太大而无法加载到内存中 . -
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用PCL从ICP中累积矩阵变换
我的目标是将3D点 Cloud 与ICP对齐 . 不知怎的,我有一个错误,我相信这是因为累积的矩阵变换 . 为了调试,我开始使用2D点 Cloud . 为了创建点 Cloud ,我创建一个随机角度并用cos()和sin()将它们标记为x和y值,所以我在圆上有随机点 . 比我使用每个新创建的图像迭代上升的平移和旋转 . 我正在生成大约20点 Cloud 并将它们存储在这些512 * 512图像... -
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使用Boost Ublas lu_Factorize时出错
我正在尝试制作一个有趣的项目,它使用BOOST Ublas制作矩阵幂函数 . 它非常类似于Numpy library power function for matrix它使用矩阵求幂来计算矩阵在对数时间内的n次幂 . 它有3个案例来计算矩阵的n次幂: 如果power> 0使用矩阵求幂 directly 如果power = 0,检查矩阵是否有反转(检查使用lu_factorize),如... -
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TensorFlow中矩阵和向量的有效元素乘法
什么是倍增(逐元素)2D张量(矩阵)的最有效方法: x11 x12 .. x1N ... xM1 xM2 .. xMN 通过垂直向量: w1 ... wN 获得一个新的矩阵: x11*w1 x12*w2 ... x1N*wN ... xM1*w1 xM2*w2 ... xMN*wN 为了给出一些上下文,我们可以批量处理 M 数据样本,并且每个 N -element样本必须乘以存储在变量中的... -
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Tensorflow:逐行乘法,具有更多不同的矩阵
我有一个矩阵A,它被定义为张量流中的张量,n行和p列 . 此外,我说k矩阵B1,...,Bk有p行和q列 . 我的目标是获得n行和q列的结果矩阵C,其中C的每一行是A中相应行的矩阵乘积,其中一个B矩阵 . 选择哪个B由维度为n的给定索引向量I确定,其可以取1到k的值 . 在我的例子中,B是权重变量,而I是作为输入给出的另一个张量变量 . numpy中的代码示例如下所示: A = array([[1... -
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Fortran函数用于在具有可分配组件的派生类型之间重载乘法
Foreword 为了存储带状矩阵,其完整对应物可以从 1 以外的索引索引行和列,我将派生数据类型定义为 TYPE CDS REAL, DIMENSION(:,:), ALLOCATABLE :: matrix INTEGER, DIMENSION(2) :: lb, ub INTEGER :: ld, ud END TYPE CDS 其中CDS代表压缩对角线存储 . 鉴于 TYPE... -
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Intel Xeon Phi中的排列
假设我在Xeon Phi寄存器中有以下4个双精度向量: A-> |a8|a7|a6|a5|a4|a3|a2|a1| B-> |b8|b7|b6|b5|b4|b3|b2|b1| C-> |c8|c7|c6|c5|c4|c3|c2|c1| D-> |d8|d7|d6|d5|d4|d3|d2|d1| 我想将它们置于以下内容中: A_new ->|d2|d1|c2|c1|b... -
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2x2矩阵乘法
我正在尝试编写一个程序来计算两个矩阵的总和和乘积,但我无法得到它的产品 . 总和还可以 . 我正在使用Visual Studio . 这是我的计划: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { float a[2][2], b[2][2], c[2][2], d[2][2], sum; int i... -
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将数据帧列与另一个数据帧中的单个行R相乘
将列的每个元素与另一个 data.frame 中的每个值相乘的最佳方法是什么? 我想将 df1[ ,1] 与 df2[1, ] 相乘,并创建维度为5行x 5列的 df3 . df1 <- data.frame(V1 = c(10, 20, 30, 40, 50), V2=c(5, 10, 15, 20, 25)) > df1 V1 V2 1 10 5 2 20 10 3 3... -
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在Tensorflow中将3D张量与矩阵相乘的有效方法?
我有2个3D形状张量A(batch_size,dim1,dim2)和B大小(batch_size,dim2,dim3) . 我想执行以下计算: C = np.zeros((batch_size, dim1, dim3)) for i in range(batch_size): c[i] = A[i].dot(B[i]) 我试过了 C = tf.matmul(A,B) ,但得到了错误: ... -
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如何在张量流中将k 2x2矩阵乘以k 2x2矩阵?
我在张量流中有2个3D张量,其中两个张量的形状为Kx2x2 . 张量代表一组2x2矩阵 . 有没有办法将第一张量中的2x2矩阵与第二张量中的相应矩阵相乘,以便最终得到Kx2x2张量? -
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将矩阵的每一行与张量流中的另一个矩阵相乘
我想使用tensorflow将矩阵的每一行与另一个矩阵相乘 . 例如: A = [1,2,3 ; 4,5,6] B = [1,1,1 ; 2,2,2 ; 3,3,3] 将A的每一行乘以整个矩阵B,然后得到张量 C = [[1,2,3 ; 2,4,6 ; 3,6,9], [4,8,12 ; 5,10,15 ; 6,12,18]] 先感谢您 . -
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scipy / sklearn稀疏矩阵分解用于文档分类
由于内存错误,我使用足够大的k执行.fit()操作(最大的我只能占数据方差的25%) . 我尝试遵循sklearn分类here,但在进行KNN分类时仍然会耗尽内存 . I'd like to manually do an out-of-core matrix transformation to apply PCA/SVD to the matrix to reduce the dimensio... -
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从较小的图像到较大的图像外推OpenCV 'warpPerspective'
应用于给定图像的变换矩阵是否可以在同一图像的缩放版本上重复使用? 解释:我成功地使用'cv :: findHomography'来计算正交参考图像和失真校正照片之间的3x3单应矩阵'Href',首先收集两个图像之间的对应关系: Href = findHomography(mpts_2, mpts_1, cv::RANSAC, Settings::getHomography_ransacReproj... -
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Pytorch广播两个张量的产品
我想增加两个张量,这是我得到的: A 张量形状 (20, 96, 110) B 张量形状 (20, 16, 110) 第一个索引是批量大小 . 我想要做的主要是从 B - (20, 1, 110) 中获取每个张量,例如,我希望将每个张量乘以 A 张量 (20, n, 110) . 所以产品将在最后:张量 AB 哪个形状是 (20, 96 * 16, 110) . 所以我想通... -
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如何创建具有动态输入的神经网络?
这个问题很难: How can I feed a neural network, a dynamic input? 回答这个问题肯定有助于现代人工智能的发展,使用深度学习计算机视觉和语音识别以外的应用 . 我将进一步为神经网络上的外行人解释这个问题 . Let's take this simple example for instance: 假设你需要知道在“tic-tac-toe”游戏中获胜,失... -
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特征C断言失败
我有一个名为v的Eigen MatrixXd对象,我在尝试访问此矩阵内容时遇到了一些问题 . 当我只在控制台上打印内容时(如代码中所示),效果一样好 . 当我尝试使用内容时,错误显示: 断言失败:(row> = 0 && row <rows()&& col> = 0 && col <cols()),function oper... -
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Tensorflow将3D批量张量与2D权重相乘
我有两个张量,形状如下所示, batch.shape = [?, 5, 4]weight.shape = [3, 5] 通过将权重乘以批处理中的每个元素,我想得到 result.shape = [?, 3, 4] 实现这一目标的最有效方法是什么? -
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Tensorflow中的批量稀疏矩阵乘法
有没有办法在Tensorflow中执行批量稀疏矩阵乘法?这些是我试图繁殖的形状: [n,m,i,j] x [n,m,j,k] = [n,m,i,k] 因此,两侧都有一个批处理组件,每个2D内部矩阵对应相应地相乘 . 有没有办法使用当前实现的功能? 谢谢 . -
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在张量流中乘以张量链的有效方法是什么?
我有3个尺寸A = P * N,B = Q * N和C = R * N的稀疏张量 . 计算乘积矩阵A * B * C的有效方法是什么,使得乘积矩阵的维数在张量流中是P * Q * R. 我已尝试使用tf.matmul,然后使用tf.reshape,但它不会为产品矩阵提供上面指定的维度 . 谢谢 . -
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在TensorFlow中使用线性代数帮助新手(等级3张量)
我怀疑这已经被问到了,虽然在我的搜索中,许多其他问题都有特定的独特问题,这些问题似乎不适用于我的情况(或者解决方案可能超出我的想法) . 我在tensorflow中有一个标准的前馈神经网络,其行为正确,大小为[None,n_features]的rank2输入张量,[n_features,n_neurons]的权重导致tf.matmul的隐藏层(输入,权重)= [无,n_neurons] . 但是,... -
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ARKit - 如何转换其他库's transform matrix to ARKit'的变换矩阵
我最近一直在研究一个关于ARKit的项目,我遇到了这个问题 . 我正在使用另一个名为Chilitags(https://github.com/chili-epfl/chilitags)的库来检测QR码 . 我知道ARKit已经具有图像跟踪功能,但我已经确认其对跟踪多个QR码的影响不够准确 . 但是这个Chilitags库在跟踪多个QR码方面非常有效 . 问题是我仍然需要ARKit将虚拟对象放在QR... -
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Tensorflow,如何通过1D向量中的相应元素乘以2D张量(矩阵)
我有一个形状 [batch x dim] 的二维矩阵 M ,我有一个形状为 [batch] 的矢量 V . 如何将矩阵中的每个列乘以V中的相应元素?那是: 我知道一个低效的numpy实现看起来像这样: import numpy as np M = np.random.uniform(size=(4, 10)) V = np.random.randint(4) def tst(M, V): ...