开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用scipy.sparse.bmat从子块创建非常大的稀疏矩阵时出错

scipy.sparse.bmat是SciPy库中的一个函数，用于从子块创建稀疏矩阵。当使用该函数创建非常大的稀疏矩阵时，可能会遇到一些错误。

可能的错误原因包括：

内存不足：创建非常大的稀疏矩阵可能会消耗大量的内存。如果系统内存不足以容纳这个矩阵，就会出现错误。解决方法可以是增加系统内存或者考虑使用分布式计算环境。
子块尺寸不匹配：使用scipy.sparse.bmat时，子块的尺寸需要匹配。如果子块的尺寸不一致，就会出现错误。解决方法是确保所有子块的尺寸一致。
输入参数错误：调用scipy.sparse.bmat时，可能会传递错误的参数。例如，传递了不支持的矩阵类型或者格式。解决方法是仔细检查输入参数，并确保它们符合函数的要求。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

检查系统内存：确保系统具有足够的内存来处理所需的稀疏矩阵。如果内存不足，可以考虑使用分布式计算环境或者增加系统内存。
检查子块尺寸：确保所有子块的尺寸一致。可以使用子块的shape属性来检查它们的尺寸，并确保它们匹配。
检查输入参数：仔细检查传递给scipy.sparse.bmat的输入参数，并确保它们符合函数的要求。可以查阅SciPy文档以获取更多关于该函数的详细信息。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以参考腾讯云的文档和产品介绍页面来了解更多关于这些产品的信息和使用方法。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:Kubernetes - cert-manager -创建使用Hashicorp Vault的颁发者时出错使用Composer创建新的Laravel项目时出错使用C创建仅存储矩阵的行和列索引的稀疏矩阵使用kafka创建Spring云流的单元测试时出错使用Mat.zeros在kotlin中创建带零的矩阵时出错使用ng创建新的角度项目时出错使用OrientJS创建包含链接表的记录时出错使用ranger计算多分类的混淆矩阵时出错使用Spring Boot创建名为'rabbitTemplate‘- CloudAMQP的bean时出错使用springboot创建名为'documentationPluginsBootstrapper‘的bean时出错

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

使用5个分区时，花了11.1毫秒来筛选数字: ? 转换在Spark中，数据结构是不可变的。这意味着一旦创建它们就不能更改。但是如果我们不能改变它，我们该如何使用它呢?...当大多数数字为零时使用稀疏向量。要创建一个稀疏向量，你需要提供向量的长度——非零值的索引，这些值应该严格递增且非零值。...MLlib同时支持稠密矩阵和稀疏矩阵。在稀疏矩阵中，非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。...可以从MatrixEntry的RDD创建坐标矩阵只有当矩阵的维数都很大时，我们才使用坐标矩阵 from pyspark.mllib.linalg.distributed import CoordinateMatrix...4, 5])), ((2, 0), Matrices.dense(3, 3, [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]))]) # 从子矩阵块的

4.3K2 0

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

在推荐系统中，我们通常使用非常稀疏的矩阵，因为项目总体非常大，而单个用户通常与项目总体的一个非常小的子集进行交互。...这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...空间复杂度当处理稀疏矩阵时，将它们存储为一个完整的矩阵(从这里开始称为密集矩阵)是非常低效的。这是因为一个完整的数组为每个条目占用一块内存，所以一个n x m数组需要n x m块内存。...在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。...)) 注意，我们不应该创建一个空的稀疏矩阵，然后填充它们，因为csr_matrix被设计为一次写、一次读多。

2.6K2 0

【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...稀疏的问题稀疏矩阵会导致空间复杂度和时间复杂度的问题。空间复杂度 非常大的矩阵需要大量的内存，而我们想要处理的一些非常大的矩阵是稀疏的。...时间复杂度假设一个非常大的稀疏矩阵可以适应内存，我们将需要对这个矩阵执行操作。...多个数据结构可以用来有效地构造一个稀疏矩阵;下面列出了三个常见的例子。 Dictionary of Keys。在将行和列索引映射到值时使用字典。 List of Lists。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。

3.6K4 0

【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

对于非常大的矩阵，需要消耗大量的内存，并且拖慢计算速度。 ...通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。 ...稀疏矩阵向量乘法，就是稀疏矩阵与向量之间的乘法计算。大型的稀疏矩阵在做乘法时，由于大量零值的存在，不仅浪费了内存，还拖慢了计算的效率。...一般主要用来创建矩阵，然后转为其他格式。图片按行对矩阵进行压缩的CSR格式也采用3个一维数组来标识矩阵，分别为非零元素、元素列坐标以及前几行非零元素的数量。 ...但它会存在非合并访问内存的问题，大概就是说，如果矩阵非常大，导致分段存储在不同的内存块上，访问时就需要内存切换。常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。

1.5K2 0

OpenAI新研究补齐Transformer短板，将可预测序列长度提高30倍

相比之下，OpenAI 开发的模型通过使用数以百计的层可以对包含上万个元素的序列进行建模，在诸多领域都取得了当前最佳的表现。OpenAI 研究人员利用该模型帮助创建能够更好地理解世界的 AI 系统。...当矩阵存储在内存或在逆推计算过程中进行再计算时，深度 Transformer（64 层和 4 个头）的注意力内存使用情况。作为参考，用于深度学习的标准 GPU 内存通常是 12-32GB....当 Transformer 中的注意力矩阵完成时，这意味着最大的内存消耗将不受层数的支配，使研究人员训练网络的深度大大超过从前。...为了训练深度更大的模型，研究人员对 transformer 的操作顺序进行了几次调整，修改了初始化方法。详情参见论文。稀疏注意力然而，对于非常大的输入来说，甚至计算单个注意力矩阵都是不现实的。...代码公布通常，实现稀疏注意力需要将查询和关键矩阵分割成块，因此为了简化实验，OpenAI 实现了一组块稀疏核，这些核在 GPU 上高效地执行这些操作。

8423 0

OpenAI提出Sparse Transformer，文本、图像、声音都能预测，序列长度提高30倍

在计算Transformer的注意力矩阵时，意味着最大的内存成本与层数无关，这使我们能够以比以前更大的深度训练神经网络。...为了更深入地训练这些模型，我们对Transformer中的操作顺序进行了几次调整，并修改了初始方案。稀疏注意力机制：显著降低计算复杂度然而，即使是计算单个注意力矩阵，对于非常大的输入也是不切实际。...下面的每个图像显示给定的注意头处理哪些输入像素（以白色突出显示）以便预测图像中的下一个值。当输入部分聚焦在小的子集上并显示出高度的规则性时，该层就是易于稀疏化的。...（注意，列注意力可以等效地表示成转置矩阵的行注意力）。第二个版本是固定注意力，注意固定列和最新列元素之后的元素，我们发现这种模式在数据不适合二维结构（如文本）时很有用。...关于代码发布和开源通常，实现稀疏注意力将涉及在数据块中将查询和关键矩阵单独“切片”，因此为了简化实验，我们实现了一组块稀疏内核，这些内核可以在GPU上高效执行这些操作。

1K2 0

OpenAI发布高度优化的GPU计算内核—块稀疏GPU内核

稀疏权矩阵与密集权矩阵相反，它具有大量值为零的项。我们希望稀疏权重矩阵作为模型的构建模块，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成正比。...稠密权重矩阵（左）和块稀疏权重矩阵（中）的可视化，其中空白部分表示权重为零。这个内核允许在完全连接层和卷积层中有效地使用块稀疏权重（如上所示）。...在这个块级别中，稀疏模式是完全可配置的。由于内核计算时跳过值为零的块，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是与输入或输出特征的数量成正比。存储参数的成本也只与非零权重的数量成比例。 ?...块稀疏内核的一个特别有趣的用途是使用它们来创建小世界神经网络。...情感表征学习在我们的情绪神经元实验中，我们使用了近似等效参数计数的LSTM，并比较了比较了具有密集权重矩阵与块稀疏变量的模型。稀疏模型在所有情感数据集上都优于稠密模型。

1.3K5 0

OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...计算内核密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...，就是用来创建微缩神经网络。...情感表征学习 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。稀疏模型在所有的情感数据集上都取得了更好的表现。...如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。

7050 0

学界 | OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...，就是用来创建微缩神经网络。...情感表征学习 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。稀疏模型在所有的情感数据集上都取得了更好的表现。...如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。

1.2K6 0

OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...计算内核密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...，就是用来创建微缩神经网络。...情感表征学习 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。稀疏模型在所有的情感数据集上都取得了更好的表现。...如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。

7938 0

OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显的不同，就是其中的很多值都是零。稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...稀疏性的定义是在块的级别上定义的（如上右图），而且为大小为 8x8、16x16、32x32 的块做了优化（在这里展示的就是 8x8 的块）。在块的级别上，稀疏模式是完全可以自己配置的。...，就是用来创建微缩神经网络。...训练后的网络在文本生成建模、半监督情感分类上都有更好的表现。 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。...如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。

5395 0

Randomized SVD 算法介绍与实现

，同时还有内存溢出的可能，特别当矩阵的列数n非常大，或者要求奇异值的个数k非常大时，这种分解任务往往失败。...当原始矩阵的维数m非常大时，k+p将远小于m，这时矩阵被缩减成一个非常小的矩阵，甚至不需要像原始矩阵那样采用分布式的方式存储，而是可以直接存储在本地。...，与Q矩阵的逆的每一行进行乘积运算，在相乘时，仅需要遍历稀疏矩阵A上存在的数值，这极大地较小了时间复杂度。...示意图如下：根据稠密型与稀疏型矩阵的不同实现原理，我们可以看出，与稀疏型的计算方式相比稠密型的仅适用于行数与列数相对较小的矩阵，过大的行数与列数很容易造成内存溢出，这也是使用时要注意的地方。...当然除了默认的情况外，用户也可以自己给定迭代轮数。 3.2 运行情况比较在对比Randomized SVD算法与SVD算法的运行情况时，使用了两种类型的数据：稠密型与稀疏型。

8.6K2 0

深度 | OpenAI发布「块稀疏」GPU内核：实现文本情感分析与图像生成建模当前最优水平

稀疏权重矩阵作为模型的构建模块很有吸引力，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成比例。...密集权重矩阵（左）和块稀疏（中）权重矩阵的可视化，其中白色代表零值权重。内核允许在全连接层和卷积层高效地使用块稀疏权重（如上所示）。...不同级别的稀疏性相对于 cuBLAS 的加速效果，其使用了宽状态（12288 个隐藏单元）、32x32 的块大小和 32 的批尺寸。...feed_dict = {x: np.ones((minibatch_size,hidden_size), dtype='float32')}) print(result) 小世界（Small-World）LSTM 块稀疏内核的一个很有趣的应用是用于创建小世界.../）中的设置，我们使用近似相等的参数数量训练 LSTM，并比较了使用密集权重矩阵的模型和一个块稀疏的变体。

1.2K6 0

Transformer长大了，它的兄弟姐妹们呢？（含Transformers超细节知识点）

； Decoder only 只使用decoder时，需要将encoder和decoder的交叉编码器删除，通常用作文本生成任务。...相应的理论分析表明，使用稀疏编码器和稀疏解码器可以模拟任何类型的图灵机，这同时解释了这些稀疏注意模型的有效性。...基于内容的稀疏注意力另一个方向的工作是基于输入内容创建稀疏图，即构造输入中的稀疏连接时是有条件的。构造基于内容的稀疏图的简单方法是选择那些可能与给定Q具有较大相似性分数的K。...其基本思想是使用LSH函数将Query和Key散列到多个bucket中，相似的项有很高的概率落在同一个bucket中。具体来看，他们使用随机矩阵方法作为LSH的函数。...键块的分配由排序网络控制，该网络是一个使用Sinkhorn归一化产生的双随机矩阵，该矩阵用作分配时的排列矩阵。

1.3K5 0

ICLR 2020 | 超越传统，基于图神经网络的归纳矩阵补全

而 Inductive Matrix Completion (IMC) 模型使用内容信息(content)来补全矩阵，缺点是对内容的质量要求很高，且在内容质量不好的情况下会导致远低于矩阵分解的性能。...对于ML-1M数据集，我们分别将训练矩阵稀疏为0.2, 0.1, 0.05, 0.01和0.001倍。Figure 2比较了GC-MC和IGMC在不同稀疏程度下的性能对比。...我们发现，虽然IGMC在sparsity=1时落后于GC-MC，但是此后IGMC在不同sparsity下都优于GC-MC，而且矩阵越稀疏，性能优势越明显。...我们猜测，基于子图特征学习的IGMC对稀疏矩阵更鲁棒；而基于矩阵分解等的转导模型需要矩阵较为致密(dense)才能有好的性能。这也暗示了IGMC在数据稀疏的推荐系统中的潜力。 ?...IGMC的许多特性，比如迁移性、稀疏鲁棒性等都暗示了它的强大潜力。我们希望IGMC能为矩阵补全和推荐系统领域带来新的想法和启发。

9762 0

谷歌大牛Jeff Dean单一作者撰文：深度学习研究的黄金十年

本文重点关注三个方面：促成这一进步的计算硬件和软件系统；过去十年在机器学习领域一些令人兴奋的应用示例；如何创建更强大的机器学习系统，以真正实现创建智能机器的目标。...深度学习算法有两个非常好的特性可以构建专门的硬件：首先，它们对精度的降低非常宽容；其次，深度学习的计算方式，其由密集矩阵或向量上的不同线性代数运算序列组成。...这些科学和工程领域包括如下：神经科学分子生物学医疗健康天气、环境和气候挑战机器人可访问性个性化学习计算机辅助的创造性重要的构建块 Transformers 计算机系统的 ML 每个细分的详细内容请参考原文...首先，研究稀疏激活模型，比如稀疏门控专家混合模型（Sparsely-Gated MoE），展示了如何构建非常大容量的模型，其中对于任何给定的实例（如 2048 个专家中的两至三个），只有一部分模型被「激活...模型可能会使用稀疏门控专家混合和学习路由等技术以生成一个非常大容量的模型，但其中一个任务或实例仅稀疏激活系统中总组件的一小部分。下图 1 描述了一个多任务、稀疏激活的机器学习模型。

1863 0

谷歌大牛Jeff Dean单一作者撰文：深度学习研究的黄金十年

本文重点关注三个方面：促成这一进步的计算硬件和软件系统；过去十年在机器学习领域一些令人兴奋的应用示例；如何创建更强大的机器学习系统，以真正实现创建智能机器的目标。...深度学习算法有两个非常好的特性可以构建专门的硬件：首先，它们对精度的降低非常宽容；其次，深度学习的计算方式，其由密集矩阵或向量上的不同线性代数运算序列组成。...这些科学和工程领域包括如下：神经科学分子生物学医疗健康天气、环境和气候挑战机器人可访问性个性化学习计算机辅助的创造性重要的构建块 Transformers 计算机系统的 ML 每个细分的详细内容请参考原文...首先，研究稀疏激活模型，比如稀疏门控专家混合模型（Sparsely-Gated MoE），展示了如何构建非常大容量的模型，其中对于任何给定的实例（如 2048 个专家中的两至三个），只有一部分模型被「激活...模型可能会使用稀疏门控专家混合和学习路由等技术以生成一个非常大容量的模型，但其中一个任务或实例仅稀疏激活系统中总组件的一小部分。下图 1 描述了一个多任务、稀疏激活的机器学习模型。

2801 0

谷歌大牛Jeff Dean单一作者撰文：深度学习研究的黄金十年

本文重点关注三个方面：促成这一进步的计算硬件和软件系统；过去十年在机器学习领域一些令人兴奋的应用示例；如何创建更强大的机器学习系统，以真正实现创建智能机器的目标。...深度学习算法有两个非常好的特性可以构建专门的硬件：首先，它们对精度的降低非常宽容；其次，深度学习的计算方式，其由密集矩阵或向量上的不同线性代数运算序列组成。...这些科学和工程领域包括如下：神经科学分子生物学医疗健康天气、环境和气候挑战机器人可访问性个性化学习计算机辅助的创造性重要的构建块 Transformers 计算机系统的 ML 每个细分的详细内容请参考原文...首先，研究稀疏激活模型，比如稀疏门控专家混合模型（Sparsely-Gated MoE），展示了如何构建非常大容量的模型，其中对于任何给定的实例（如 2048 个专家中的两至三个），只有一部分模型被「激活...模型可能会使用稀疏门控专家混合和学习路由等技术以生成一个非常大容量的模型，但其中一个任务或实例仅稀疏激活系统中总组件的一小部分。下图 1 描述了一个多任务、稀疏激活的机器学习模型。

2413 0

谷歌大牛Jeff Dean撰文：深度学习研究的黄金十年！

本文重点关注三个方面：促成这一进步的计算硬件和软件系统；过去十年在机器学习领域一些令人兴奋的应用示例；如何创建更强大的机器学习系统，以真正实现创建智能机器的目标。...深度学习算法有两个非常好的特性可以构建专门的硬件：首先，它们对精度的降低非常宽容；其次，深度学习的计算方式，其由密集矩阵或向量上的不同线性代数运算序列组成。...这些科学和工程领域包括如下：神经科学分子生物学医疗健康天气、环境和气候挑战机器人可访问性个性化学习计算机辅助的创造性重要的构建块 Transformers 计算机系统的 ML 每个细分的详细内容请参考原文...首先，研究稀疏激活模型，比如稀疏门控专家混合模型（Sparsely-Gated MoE），展示了如何构建非常大容量的模型，其中对于任何给定的实例（如 2048 个专家中的两至三个），只有一部分模型被「激活...模型可能会使用稀疏门控专家混合和学习路由等技术以生成一个非常大容量的模型，但其中一个任务或实例仅稀疏激活系统中总组件的一小部分。下图 1 描述了一个多任务、稀疏激活的机器学习模型。

4143 0

重新定义程序员职业，Facebook推出代码推荐工具Aroma

Facebook表示，使用这一工具，程序员再也不用像原来那样，自己手动浏览几十个代码搜索结果了。哪怕代码库非常大，它也能在几秒钟内给出推荐，并且不需要提前进行模式挖掘。...首先，Aroma会解析语料库中的每个代码，并创建其解析树，并将代码集索引为稀疏矩阵。然后，从每个代码的解析树中提取一组结构特征。...这些结构特征都是经过精心选择的，可以捕捉每个代码的用法、调用方法和结构信息。进而根据每个代码的特点，为其创建稀疏向量。最后，所有代码的特征向量构成索引矩阵，用于搜索检索。 ?...当一个程序员编写新的代码时，Aroma会以上述的方式创建一个稀疏向量，并将该向量与包含所有现有代码的特征向量的矩阵相乘。点积最高的前1000个代码会被检索出来，作为推荐代码的候选。...在获得了最后的排序列表之后，Aroma会运行一个迭代的聚类算法来寻找相似的代码片段，并在创建代码时推荐额外的代码语句。 ? 第三，用交叉算法创建代码进行推荐。

4044 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭