我正在开发一种算法,它涉及一个CPU情况,允许NumPy,以及一个GPU情况,允许PyTorch。物体几乎总是四维的。该对象的两个版本如下所示。: Max of each 2D matrix in 4D NumPy array 然而,在图形处理器上,PyTorch似乎没有使用与NumPy相同的约定。如果将它定义为NumPy数组,我们可以使用np.array(B, axis=(0,2,3))来解决这个
我正在尝试用NumPy实现一个ARD内核,就像GPML书(公式5.2中的M3)中给出的那样。 ? 我正在为NxM内核计算向量化这个方程而苦苦挣扎。我已经尝试了以下非矢量化版本。有人可以帮助在NumPy/PyTorch中对此进行矢量化吗?import numpy as npM = 40 # Number of data points in X2
D
我正试图在一个二维数组上应用一个向量化函数,在numpy行方面,我遇到了ValueError: setting an array element with a sequence.。import numpy as np
coeffs = np.array([1, 1], dtype如何设置带有序列的数组元素?
当我测试单行上的lambda函数时,它工作并返回一个浮点数。不知怎么的,它在
我正在计算(50500,)大小向量之间的巨大外积,发现NumPy是(多?)这样做比PyTorch更快。以下是测试结果:In [65]: b = a.copy()
5.81 s ± 56.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
# PyTorch