我正在尝试在c++中复制numpy.tensordot。numpy文档中的示例显示了我可以使用的嵌套循环,但是如果不使用 c = np.tensordot(a,b, axes=([1,0],[0,1])) 我想做的是: c = np.tensordot(a,下面是numpy示例和文档链接:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.te
我在Numpy中有四个多维张量( v[i,j,k]、a[i,s,l]、w[j,s,t,m]、x[k,t,n] ),并且我试图计算由以下所给出的张量z[l,m,n]:z = np.einsum('ijk,isl,jstm,ktn', v, a, w, x) for t in range(x.shape[1]): re
,jez很好地帮助我为行差的外部乘积提供了一个快速的近似,即:for i, Xi in enumerate(X): dij = Xi - Xj这为Fisher判别分析的一种形式找到了散射矩阵的计算方法。但是现在我尝试进行局部Fisher判别分析,其中每个外部乘积都由一个矩阵A加权,矩阵A包含了关于这对位置的信息,所以新的一行是:不幸的是,在
我正在努力使seq2seq模型适应我自己的任务,rnn_output: (1, 1, 256) # time_step x batch_size x hidden_dimension它们应该是多重的,以获得形状的注意力分数(在最大软件之前)。这样做最好的方法是什么?笔记本好像用了一个for循环,有更好的通过矩阵乘法的那种操作吗?