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沙龙
1
回答
使用
不带
For
循环
的
核
函数
生成
PyTorch
矩阵
python
、
pytorch
我正在尝试
生成
一个类似于Gram
矩阵
的
矩阵
(
PyTorch
上
的
张量对象),只是我需要在输入
矩阵
上应用
核
函数
而不是内积。For
循环
如下所示: N = x.shape[0] # x.shape = (N,d)for i in range(N): G[i][j] = K(x[i], x[j]) 其中x是我
浏览 42
提问于2021-09-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用于单个核心
使用
的
Intel编译器标志
fortran
、
intel
、
compiler-optimization
、
intel-fortran
我注意到,在我看来,fortran代码似乎是一种令人惊讶
的
行为,它主要包含
矩阵
/
矩阵
和
矩阵
/向量乘法。gfortran -c -g -O3 ...然后,我
使用
英特尔编译器
浏览 4
提问于2019-09-26
得票数 0
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1
回答
是
使用
分析梯度还是自动分化来进行训练?
pytorch
、
gaussian
、
autograd
、
gaussian-process
、
gpytorch
我对gpy手电如何计算与模型参数相关
的
梯度感到困惑。例如,假设我
使用
具有高斯似然、径向基
函数
核
和常量均值
的
ExactGP,并
使用
MLE (极大似然估计)来求模型
的
参数(均值、
核
参数和噪声)。计算模型梯度w.r.t参数
的
一种方法是
使用
解析梯度,即取参数
的
负对数似然导数,并求出每一次推导
的
方程。另一种方法是
使用
pytorch
提供
的
自
浏览 14
提问于2022-03-17
得票数 0
1
回答
具有不可训练预定义
核
的
PyTorch
中
的
卷积
python
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
conv-neural-network
我想在我
的
神经网络中引入一个自定义
的
层。数学运算应该是具有不可训练
核
的
离散2D互相关(或卷积)。内核中
的
值取决于三件事:内核形状、步幅和填充。我打算将输出逐个元素与一个权重
矩阵
相乘。
PyTorch
已经实现了一个称为'Conv2d‘
的
离散2D互相关类,但是它
生成
一个随机
核
,并
使用
所述
核
的
条目进行训练。如果可能的话,我想要一个类似于'Conv2d‘
浏览 0
提问于2020-06-04
得票数 2
1
回答
在python中创建能够处理单维和多维数组
的
方法最有效
的
方法是什么?
python
、
arrays
、
pytorch
我用
的
是电筒,并意识到,对于一个线性层,你不仅可以通过一维张量,而且可以通过多个张量,只要最后一个维度匹配。 我试着
循环
每一项,但这是什么吗?我很难思考如何用更多
的
维度来编程
循环
,也许是递归,但这看起来很麻烦。实现这一点
的
最有效方法是什么?
浏览 6
提问于2022-09-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在
PyTorch
中实现
矩阵
上
的
映射
函数
?
python
、
pytorch
在
PyTorch
中,我想实现如下图所示
的
计算: ? 换句话说,这是一个应用于
矩阵
中每个向量
的
映射
函数
,并且每个
函数
都是不同
的
,例如torch.sin、torch.cos和torch.tan。我如何在
PyTorch
中实现这样
的
计算(即,没有图形处理器上
的
for
循环
)。
浏览 40
提问于2021-05-03
得票数 1
1
回答
有没有办法在
Pytorch
中计算
循环
矩阵
?
pytorch
我想要一个与https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.circulant.html中类似的
函数
来
使用
PyTorch
创建
循环
矩阵
。我需要它作为我
的
深度学习模型
的
一部分(为了减少我
的
一些完全连接层中
的
过度参数化,如https://arxiv.org/a
浏览 46
提问于2021-11-03
得票数 1
1
回答
如何从
pytorch
中得到幺正
矩阵
python
、
matrix
、
pytorch
我
的
优化问题需要一个参数化
的
酉
矩阵
,
使用
PyTorch
,那么如何通过
PyTorch
生成
这样
的
矩阵
,或者如何在优化过程中确保
矩阵
是酉
的
?主要问题是n维幺正
矩阵
,或者可以说这个
矩阵
是SU(n)是用 n^2-1 参数来参数化
的
,那么怎么才能用只得到n^2-1参数呢?
浏览 18
提问于2022-09-29
得票数 0
1
回答
Matlab中
矩阵
到字符串
的
转换
arrays
、
string
、
matlab
我在matlab中有一个m*6
矩阵
,我想把它显示在一个
不带
空格和分号
的
字符串中。我
使用
了mat2str
函数
,但是输出应该是这样
的
:1 2 3;4 5 6;...有没有什么
函数
或有效
的
方法来
生成
不带
空格和分号
的
字符串? 致以亲切
的
问候,
浏览 0
提问于2011-09-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用Conv2d从火炬中提取卷积
的
预期结果不匹配?
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
、
precision
我正在试验用conv2d实现
的
PyTorch
函数
。我在下面编写了一个代码示例,其中我们有一个3x3
矩阵
,一个批处理,两个输入通道。我实现了卷积层,使其有一个与
矩阵
大小完全相同
的
核
(所以步幅不重要)和输出通道1。我将权重固定在1。 基本上,这应该是输入张量
的
总和。为什么最后两个打印值略有不同?这是某种浮点计算误差
的
结果吗?
浏览 1
提问于2022-11-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Numpy/
PyTorch
中
生成
一批随机旋转
矩阵
的
最佳矢量化方法?
python
、
numpy
、
matrix
、
pytorch
我想基于初始开始
矩阵
(例如,其形状为(4096, 3))
生成
批量
的
随机旋转
矩阵
,其中应用于批量中每个
矩阵
的
旋转是从一组旋转
矩阵
中随机选择
的
(在我
的
原始帖子中,我只想从8个可能
的
旋转角度中随机选择)。我目前
的
方法是预先
生成
可能
的
旋转
矩阵
(因为我只处理8次可能
的
随机旋转),然后
使用
for
循环
为批处
浏览 117
提问于2020-02-03
得票数 1
回答已采纳
4
回答
在python中计算RBF内核
的
最快方法是什么?
python
、
numpy
我想要计算带有X行和d列
的
数据
矩阵
d
的
径向基
函数
或“高斯”内核。
生成
的
平方
核
矩阵
由以下方法给出:var和gamma是标量。 在python中,最快
的
方法是什么?
浏览 3
提问于2017-11-13
得票数 17
回答已采纳
1
回答
什么是深度学习中
的
融合内核(或融合层)?
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
我在读
Pytorch
中
的
Adam优化器(与所有
Pytorch
优
浏览 2
提问于2019-06-14
得票数 8
3
回答
数组中二维
矩阵
当前元素
的
索引
matlab
、
matrix
、
vectorization
设M为
矩阵
:考虑以下代码示例:for row = 1:1000 end如何计算
不带
A
循环
的
矩阵
for?有arrayfun
函数
,但我不知道如何获得当前元素
的
索引: A = arrayfun(@(x)(x*(index(1) + index(2))), M
浏览 7
提问于2013-09-03
得票数 3
回答已采纳
3
回答
这个
矩阵
乘法基准(Matlab vs Numpy)有什么问题?
python
、
performance
、
matlab
、
numpy
、
linear-algebra
下面是我为比较numpy与Matlab
的
性能而编写
的
代码。它只测量
矩阵
乘法所需
的
平均时间(1701x576
矩阵
M1 * 576x576
矩阵
M2)。Matlab版本:(M1为(1701x576),M2为(576x576)
矩阵
) total_time=0; for i=1我多次重复这个测试,在所有情况下,Matlab
的
性能总是比Python更好(即使差异更小)。我
的</
浏览 9
提问于2016-01-07
得票数 1
1
回答
用matlab实现N维曲面的矢量卷积
matlab
、
multidimensional-array
、
signal-processing
、
convolution
我正在尝试做一个带有向量
的
任意N维曲面的‘卷积’。更具体地说,我正在尝试获得N阶Volterra内核
的
输出(参见,等式1)。二阶
核
输出是二维
矩阵
与信号
的
‘卷积’。该
核
函数
使用
系数对过去
的
每一对点
的
乘积进行加权。三阶<e
浏览 0
提问于2013-07-20
得票数 7
1
回答
如何在MATLAB中矢量化交集
核
函数
?
matlab
、
vector
、
vectorization
、
bsxfun
在MATLAB中
使用
LIBSVM,需要预先计算直方图交集
核
矩阵
. 假设x,y是两个向量。
核
函数
为K(x,y) =和(min(x,y))。为了提高效率,大多数情况下
的
最佳做法是将操作向量化。我想要做
的
是计算
核
矩阵
,比如计算两个
矩阵
之间
的
欧几里德距离,比如pdist2(A,B,‘欧几里得’)。在定义
函数
'intKernel‘之后,我可以通过调用pdist2(A,B,intKe
浏览 4
提问于2014-01-14
得票数 7
回答已采纳
2
回答
这种
矩阵
计算可以在没有中间3D
矩阵
的
情况下实现或近似吗?
python
、
c++
、
matrix
、
pytorch
、
linear-algebra
给定一个NxN
矩阵
W,我希望计算一个由以下链接中
的
等式给出
的
NxN
矩阵
C:或LaTeX我曾尝试在
PyTorch
中实现这一点,但我遇到了内存问题,因为我构建了一个中间
的
GPU3D
矩阵
,对于大N,这会导致我
的
NxNxN耗尽内存,或者在k上
使用
for<em
浏览 4
提问于2021-09-21
得票数 2
1
回答
如何将
PyTorch
张量
的
每一行中
的
重复值归零?
python
、
numpy
、
pytorch
、
torch
我想编写一个
函数
来实现中描述
的
行为。torch.Tensor(([1, 2, 3, 4, 3, 3, 4],我想要 [1, 6, 3, 5, 4, 0, 0]]) 根据这个问题,单靠to
浏览 5
提问于2020-06-10
得票数 3
回答已采纳
2
回答
Pytorch
:输出w.r.t参数
的
渐变
python
、
neural-network
、
pytorch
、
gradient-descent
、
autograd
我在Jupyter Notebook上
的
Python 3.6上
使用
Pytorch
版本0.4.0。我
生成
的
代码是这样
的
: return [(rs.randn(insize代码
生成
长度为20
的
输出向量。现在,我想找出这个输出向量
的
梯度w.r.t所有的权重(总共47个)。我已经在上阅读了
Pytorc
浏览 4
提问于2018-05-04
得票数 4
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