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

在计算两个向量的点积时，Breeze和BLAS的区别是什么

在计算两个向量的点积时，Breeze和BLAS的区别如下：

Breeze是一个基于Scala语言的数值计算库，而BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是一个通用的线性代数库。
Breeze提供了一套简洁易用的API，适用于Scala语言的函数式编程风格。它支持向量、矩阵和张量的操作，并提供了一些常用的数学函数和统计函数。
BLAS是一个底层的数学库，提供了一系列高效的线性代数操作，如矩阵乘法、向量点积等。BLAS库通常是用C或Fortran编写的，并且在底层使用了高度优化的算法和硬件指令集，以提高计算性能。
Breeze可以使用BLAS库来执行底层的数学计算，以提高计算性能。Breeze提供了对BLAS库的封装和接口，使得开发者可以方便地使用BLAS库的功能。
Breeze还提供了一些额外的功能，如支持稀疏矩阵的操作、并行计算等。这些功能在某些场景下可以提高计算效率。

在计算两个向量的点积时，可以使用Breeze的dot函数来计算。具体使用方法可以参考Breeze的官方文档：Breeze官方文档

相关搜索:numpy在计算向量和矩阵乘法时的奇怪行为 Scipy在计算特征值和特征向量时的问题 TypeError:在计算向量的点积时无法调用“generator”对象在C语言中，与malloc和变量数组声明相关的两个给定代码片段之间的区别是什么？在google地图中计算和绘制两个标记之间的路径时，标记不会显示为选择自和目标位置在numpy/scipy中高效地计算两个(稠密)向量外和的稀疏子集在显示QLPreviewController文件或任何文本文件时，WebView和PDF的主要区别是什么？大写字母"KB“在计算机科学中的价值是什么？CS中的大写"KB“和小写"kb”有什么区别？如何计算一个向量和一列向量之间的点积？当我尝试用NumPy求点积时，为什么我得到的是两个(假设的)向量的错误点积？

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

向量的内积和叉积_点乘和叉乘的区别

向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量...点乘公式对于向量a和向量b： a和b的点积公式为：要求一维向量a和向量b的行列数相同。...点乘几何意义点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c...=a-b（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。...相互垂直 a·b<0 方向基本相反，夹角在90°到180°之间叉乘公式两个向量的叉乘，又叫向量积、外积、叉积，叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标量。

1.1K1 0

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

最受欢迎的原生BLAS，如英特尔MKL，OpenBLAS，可以在一次操作中使用多个线程，这可能与Spark的执行模型冲突。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator（SPARK-19357）执行交叉验证时，添加了对并行评估多个模型的支持。...2 MLlib的数据结构 2.1 本地向量(Local vector) 具有整数类型和基于0的索引和双类型值本地向量的基类是Vector，我们提供了两个实现：DenseVector 和 SparseVector...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的密集向量由表示其条目值的双数组支持而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值我们一般使用Vectors工厂类来生成例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...我们使用双重存储标签，所以我们可以在回归和分类中使用标记点对于二进制分类，标签应为0（负）或1（正）对于多类分类，标签应该是从零开始的类索引：0，1，2，....

3.5K4 0

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

最受欢迎的原生BLAS，如英特尔MKL，OpenBLAS，可以在一次操作中使用多个线程，这可能与Spark的执行模型冲突。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator（SPARK-19357）执行交叉验证时，添加了对并行评估多个模型的支持。...2 MLlib的数据结构 2.1 本地向量(Local vector) 具有整数类型和基于0的索引和双类型值本地向量的基类是Vector，我们提供了两个实现：DenseVector 和 SparseVector...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的密集向量由表示其条目值的双数组支持而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值我们一般使用Vectors工厂类来生成例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...我们使用双重存储标签，所以我们可以在回归和分类中使用标记点对于二进制分类，标签应为0（负）或1（正）对于多类分类，标签应该是从零开始的类索引：0，1，2，… 标记点由事例类 LabeledPoint

2.6K2 0

facebook faiss的安装测试

它包含了在任何大小的向量集合里进行搜索的算法，向量集合的大小甚至可以达到装不进 RAM。它还包含了用于评估和参数调优的支持代码。...的安装文档，这里记录一些安装时遇到的问题。...tests/demo_ivfpq_indexing 其中对索引在1234-1242的9个向量搜索其最近邻邻居,最近的应该是它本身,distance应该为0,但是由于量化误差,导致距离不为0. 4....再看了下FAISS原理，Faiss 是围绕一种存储了一个向量集的索引类型（index type）而构建的，并且提供了一个使用 L2 和/或点积向量比较在其中进行搜索的函数。...大部分可用的索引结构都对应了与以下方面的权衡：搜索时间搜索质量每个索引向量所用的内存训练时间无监督学习时对外部数据的需求

2.1K8 0

3 Spark机器学习 spark MLlib 矩阵向量、矩阵运算Breeze库-1

ScalaNLP是一套机器学习和数值计算的库，主要是关于科学计算、机器学习和自然语言处理（NLP）的，里面包含三个库，Breeze、Epic和Puck。...其中Breeze是机器学习和数值计算库，Epic是一种高性能统计分析器和结构化预测库，Puck是一个快速GPU加速解析器。本篇就是来看看Breeze的用法。...2 Breeze访问矩阵元素前面是各种方式创建矩阵和向量的代码，这里来看看如何访问元素。...1, 4, 7, 10, 2, 5, 8, 11, 3, 6, 9, 12) 注意一下这个结果，将矩阵转为向量时，是按照列的顺序依次获取所有元素组成一个向量的。...val a1a2 = DenseMatrix.vertcat(a1, a2) println(a1a2) 结果： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 可以看到两个矩阵垂直连接时

1.2K3 0

img2col 卷积优化讲解

因为线性代数领域已经有非常成熟的计算接口（BLAS，Fortran 语言实现）来高效地实现大型的矩阵乘法，几乎可以做到极限优化。...图片以蓝色的特征图为例，它是一个 3 x 3 的矩阵，而卷积核是一个 2 x 2 的矩阵，当卷积核的滑动步长为 1 时，那么传统的直接卷积计算一共需要进行 4 次卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算。...如果第一步转化成列向量，则这里应该转化成行向量，这是由矩阵乘法的计算特性决定的，即一个矩阵的每一行和另一个矩阵的每一列做内积，所以特征图和卷积核只能一个展开为行，一个展开为列。...图片结语通过 img2col 函数，我们只需执行一次矩阵乘法计算就能得到与卷积运算相同的结果，而传统的直接卷积计算光是一个通道就需要进行 4 次（仅指本例中）卷积核与对应特征子矩阵之间的点积运算，那么如果通道数特别多...那计算的次数将是成倍增长的！有些同学可能会担心将所有特征子矩阵都堆叠到一个矩阵中，会不会导致内存不够用或者计算速度非常慢，尤其是在深度神经网络中。

2.1K3 1

【干货】用于机器学习的线性代数速查表

NumPy，Python的数值计算库，它提供了许多线性代数函数。对机器学习从业人员用处很大。在这篇文章中，你将看到对于机器学习从业者非常有用的处理矢量和矩阵的关键函数。...矢量加法 c= a+ b 矢量减法 c= a- b 矢量乘法 c= a* b 矢量除法 c= a/ b 矩阵点积 c= a.dot(b) 矩阵乘以标量 c= a* 2.2 向量范数 from numpy.linalgimport...矩阵加法 C= A+ B 矩阵减法 C= A- B 矩阵乘法（哈达马积） C= A* B 矩阵除法 C= A/ B 矩阵乘以矩阵（点积） C= A.dot(B) 矩阵乘以向量（点积） C= A.dot(...b) 矩阵乘以标量 C= A.dot(2.2) 4.矩阵的类型在更广泛的计算中经常使用不同类型的矩阵作为元素。...from numpyimport diag d= diag(M) 单位矩阵 from numpy import identity I = identity(3) 5.矩阵运算矩阵操作通常用作更高级计算的基础

8689 0

Spark机器学习库(MLlib)指南之简介及基础统计

具体含义是什么? MLlib还会支持和维护spark.mllib包中的RDD API. 但是不再往RDD API中添加新的功能....考虑到运行二进制问题时的证书许可问题，我们默认不使用netlib-java的本地代理。安装netlib-java/Breeze来使用系统二进优化，请阅读netlib-java官方文档来获得安装说明。...注：此修改不影响ALS的估计、模型或者类。 SPARK-14772: 修正Param.copy方法在Python和Scala API的不一致。...Pearson和Spearman区别: 1.连续数据，正态数据，线性数据用person相关系数是最恰当的，当然也可以用spearman相关系数。...3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。相关性计算是：输入向量数据、输出相关性矩阵. [Scala] 纯文本查看复制代码 ?

1.8K7 0

Spark 机器学习的加速器：Spark on Angel

；细粒度的负载均衡并行计算梯度时，Spark具有强大的并行调度机制，保证task快速执行；容错机制当计算节点挂掉、任务失败，Spark会根据RDD的DAG关系链实现数据的重计算。...Angel PS上，two-loop recursion算法中高维度的向量计算也是在PS上完成。...迭代过程：（1）每轮迭代，executor 将PS上的模型 w pull 到本地，计算梯度，然后梯度向量push给PS （2）yk 和 sk 保存在PS上，在PS端执行two-loop recursion...如下代码所示，LBFGS在Spark和Spark on Angel上的实现，二者代码的整体思路是一样的，主要的区别是梯度向量的Aggregate和模型 $w$ 的pull/push。...其中 w 和 cumGradient都是BreezePSVector；计算梯度时，需要将 $w$ Pull 到本地，本地的gradient值，需要通过PSVector的incrementAndFlush

4.2K4 1

资源 | 让手机神经网络速度翻倍：Facebook开源高性能内核库QNNPACK

C 中的每个元素都可以认为是 A 行与对应 B 列的点积。在点积基元上实现整个矩阵相乘是可能的，但这样的实现过于低效。...在一个点积中，每一个乘-加运算需要上传两个元素，在当前的处理器上，这一实现会受到内存和缓存带宽，而不是乘-加单元计算力的限制。...但一个小小的修改——同时计算几行 A 和几行 B 的点积——却使得性能大大提升。修改后的基元加载 A 的 MR 及 B 的 NR 元素，实施 MRxNR 乘积累加运算。...这标志着 QNNPACK 和其他 GEMM 实现之间的一个重要区别：虽然其它库重新打包 A 和 B 矩阵以更好地利用缓存层次结构，希望在大量计算中分摊打包开销，但 QNNPACK 针对 A 和 B 的面板适用于一级缓存的情况进行了优化...研究者正在尝试进一步提升 QNNPACK 的性能，包括 FP16 格式的低精度计算，利用 NEON 点积（VDOT）和 16-bit 累积（16-bit accumulation）来使移动设备上的 AI

1.6K4 0

OpenBLAS项目与矩阵乘法优化 | 公开课+文字转录

它分为三级： BLAS 1级，主要做向量与向量间的dot或乘加运算，对应元素的计算； BLAS 2级，主要做矩阵和向量，就类似PPT中蓝色部分所示，矩阵A*向量x，得到一个向量y。...为什么BLAS是一个非常重要的库或者接口，是因为它是很多科学计算的核心之一。每年做超级计算机的排行榜，都要做LINPACK测试，该测试很多部分就是做BLAS 3级矩阵和矩阵的计算。...卷基层目前通用的实现是展成矩阵，变成矩阵与矩阵的乘法，就是BLAS 3级。而全连接层一般是变成一个矩阵和向量的乘法，也落成了BLAS操作。...在1*4的时候，A的值产生了一些重用，但是如果块再放大一点，比如说变成4*4时，也就是说每次计算的时候算的是一个方块，而不是列。...后两个load进这个向量寄存器里，B部分每次都要用load复制的这种指令load进去，剩下的这块基本都是用向量的Intrinsic的变量来做了操作，在这块跟之前看起来差不多，所以在编译的时候都变成了向量化的指令

4.2K7 1

“轻易强快”的Spark on Angel，大数据处理爽到爆！

并行计算梯度时，Spark具有强大的并行调度机制，保证task快速执行；容错机制当计算节点挂掉、任务失败，Spark会根据RDD的DAG关系链实现数据的重计算。...Angel PS上，two-loop recursion算法中高维度的向量计算也是在PS上完成。...迭代过程：（1）每轮迭代，executor 将PS上的模型 w pull 到本地，计算梯度，然后梯度向量push给PS （2）yk 和 sk 保存在PS上，在PS端执行two-loop recursion...如下代码所示，LBFGS在Spark和Spark on Angel上的实现，二者代码的整体思路是一样的，主要的区别是梯度向量的Aggregate和模型 $w$ 的pull/push。...其中 w 和 cumGradient都是BreezePSVector；计算梯度时，需要将 $w$ Pull 到本地，本地的gradient值，需要通过PSVector的incrementAndFlush

1.1K7 0

【技术分享】Spark机器学习的加速器：Spark on Angel

HDFS上的训练数据；细粒度的负载均衡并行计算梯度时，Spark具有强大的并行调度机制，保证task快速执行；容错机制当计算节点挂掉、任务失败，Spark会根据RDD的DAG关系链实现数据的重计算...Angel PS上，two-loop recursion算法中高维度的向量计算也是在PS上完成。...22.png 迭代过程：每轮迭代，executor 将PS上的模型 30.png pull 到本地，计算梯度，然后梯度向量push给PS 19.png 和 20.png 保存在PS上，在PS端执行...如下代码所示，LBFGS在Spark和Spark on Angel上的实现，二者代码的整体思路是一样的，主要的区别是梯度向量的Aggregate和模型 w 的pull/push。...其中 w 和 cumGradient都是BreezePSVector；计算梯度时，需要将 w Pull 到本地，本地的gradient值，需要通过PSVector的incrementAndFlush方式

1.1K3 0

1 Spark机器学习 spark MLlib 入门

MLlib中也包含了大部分常用的算法，分类、回归、聚类等等，借助于spark的分布式特性，机器学习在spark将能提高很多的速度。MLlib底层采用数值计算库Breeze和基础线性代数库BLAS。...在idea的plugin里安装scala，然后可以去下载个scala的特定版本，不同的scala版本支持的spark版本是不同的。...这个需要在你定下用哪个spark版本后，再去决定下载哪个版本的scala。 ? 我这里就搞了两个scala版本。2.11和2.12能支持的spark版本大不相同。...具体scala和idea怎么配，网上多的是教程。配好后，我们来新建一个project，然后选择sbt。 ? ? 在scala这里选择一个scala版本。然后创建完毕这个sbt项目。...因为我们要学习spark-ml，所以就把spark-core的包和mllib的包都添加依赖进来。 ? 上面那种写法就和下面这种maven的写法起到一样的作用。 ?

1.2K2 0

揭开Faiss的面纱探究Facebook相似性搜索工具的原理

若果分类器是线性的，它会输出一个分类矢量，后者带有一项重要属性：它的向量点积（Dot Product）和图像矢量在一起，能反映出该图像包含菊花的概率。然后对向量点积和图片库中的所有条目进行计算。...给定检索矢量，return 有最高向量点积的数据库对象列表。一个额外的挑战，是 Facebook 想要在一个大尺度上执行这些操作。这里，“大尺度”指的是数十亿的矢量。...举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...尤其在 CPU 方面，Facebook 大量利用了：多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索。 BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效、精确的距离计算。...没有 BLAS，高效的强力执行很难达到最优状态。 BLAS/LAPACK 是唯一一个 Faiss 必须的前提软件。机器 SIMD 矢量化和 popcount 被用于加速孤立矢量的距离计算。

9.4K10 2

Milvus 最佳实践之如何设置系统配置项（2）

从上图可以看出，在CPU和GPU模式下，对于大于索引大小的 cpu_cache_capacity的值（10G和50G），其搜索速度基本一致；而当该参数的值设置为4G时，由于内存数据被频繁置换，搜索性能降低了两个数量级...use_blas_threshold Milvus在进行搜索时，会调用faiss库的低层函数进行向量距离的计算。...当 use_blas_threshold 设为500时，则可以明显地观察到，在 nq=500 之前的测试结果和1100那组相近，nq 大于500之后因为使用了 OpenBLAS 库，性能慢了数倍；在纯...→ use_blas_threshold：CPU模式时，nq 小于该值时搜索性能更好，但性能有抖动；nq 大于等于该值时搜索性能略差，但搜索耗时比较稳定。在使用 GPU 计算时，该值对性能没有影响。...→ gpu_search_threshold：与 nq 一起决定了是使用 CPU 计算还是使用 GPU 计算，nq 较小时用 CPU 计算性能较好，nq 较大时用 GPU 计算性能较好，因此综合考虑根据数据集的规模和硬件性能

1.7K3 0

开发 | 揭开Faiss的面纱探究Facebook相似性搜索工具的原理

若果分类器是线性的，它会输出一个分类矢量，后者带有一项重要属性：它的向量点积（Dot Product）和图像矢量在一起，能反映出该图像包含菊花的概率。然后对向量点积和图片库中的所有条目进行计算。...给定检索矢量，return 有最高向量点积的数据库对象列表。一个额外的挑战，是 Facebook 想要在一个大尺度上执行这些操作。这里，“大尺度”指的是数十亿的矢量。...举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...尤其在 CPU 方面，Facebook 大量利用了：多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索。 BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效、精确的距离计算。...没有 BLAS，高效的强力执行很难达到最优状态。 BLAS/LAPACK 是唯一一个 Faiss 必须的前提软件。机器 SIMD 矢量化和 popcount 被用于加速孤立矢量的距离计算。

1.9K8 0

Transformer - 1 - Self-attenstion

原来，我们计算 w_i 时使用的是子序列和全局，而现在我们计算 Self-attention 时，用的是自己和自己，这是 Attention 和 Self-attention 从计算上来说最大的区别。...图中没有画出 softmax，事实上是有的 Attention 和 Self-attention 的区别是什么 这里有几个重要的区别，可以帮助大家更好的区分在不同任务中的使用方法：在神经网络中，通常来说你会有输入层...如果我们按照上述方式构建了用户和电影的两个矩阵，那么它们的点积就会给你一个分数，这个分数就代表了用户对于某种电影的喜爱程度。通过上面的这种计算方式，我们就能够得到一些 Score 值。...我们把上面的这个问题简化一下，只看成是一个和用户、物品两个维度相关的任务，那其实我们就可以通过估计两个矩阵的点乘，来对原有的矩阵进行计算。...以上这些，就是在 Self-attention 背后一些直觉上的含义。点积操作很好的表示了输入语句中两个向量之间的相关性。在我们继续下面的内容之前，非常有必要做一个小的总结。

3805 0

解密Kernel：为什么适用任何机器学习算法？

我们肯定知道余弦定理，即点积等于向量之间角度的余弦与它们范数的乘积（这很容易用简单的三角函数来证明）： ? 谈论角度和范数的好处在于，我们可以想象出这个点积是什么样子。...那么，这两个文档之间的点积究竟是什么呢？一种选择是获取文档字符的 ASCII 码，并将它们连接到一个大的向量中 —— 当然，这不是你在实践中要做的工作，而是仅供思考。...这是在比较两个文档的主题时要避免的问题。那么，Kernel 是如何在此发挥作用的？理想的情况下，你需要找到一个映射函数 ϕ 将输入空间映射到一个特征空间，其中点积具有你想要的意义。...人们时常地混淆使用 Kernel 和使用映射函数的概念。Kernel 函数的输出是一个标量，是对两个点的相似性或相异性的度量，而映射函数的输出则是一个提供相似性计算的向量。...在二维空间中二阶多项式 Kernel 的映射函数表示如下： ? 当增大输入维度 d 的值和多项式的阶数时，映射的特征空间就会变得相当大。那么，我们可以计算点积而不是进行转换，如上面的公式中所列的那样。

1.2K3 0

【技术分享】流式k-means算法

1 流式k-means算法原理对每批新到的数据，我们首先将点分配给距离它们最近的簇，然后计算新的数据中心，最后更新每一个簇。...当评价新的数据时，把衰减因子alpha当做折扣加权应用到当前的点上，用以衡量当前预测的簇的贡献度量。...由于我们处理的是流式数据，所以我们在流式数据来之前要先初始化模型。有两种初始化模型的方法，一种是直接指定初始化中心点及簇权重，一种是随机初始化中心点以及簇权重。...（1）分配新到的数据到离其最近的簇，并计算更新后的簇的向量和以及点数量 //选择离数据点最近的簇 val closest = data.map(point => (this.predict(point...然后计算lambda，通过lambda更新中心点。lambda为新增数据的个数和更新权重的商。

2.2K4 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