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。0.5625, 0.6250],]
B_tensor = torch.Tensor(B) 我想取每个2D矩阵的最大值: Max of each 2D matrix in 4D NumPy array 然而,在图
如果我们有一个3 x 3旋转矩阵R,它可以与v相乘,一个3 x N数组--一个N列向量数组--生成一个新的旋转向量3 x N数组,如下所示:现在假设我们有一个N x M x 3数组,N乘以M向量,我想用N不同的3 x 3旋转矩阵(每一行向量有一个旋转矩阵)旋转。这对于循环来说很简单,但是是否有一种更快、更紧凑(矢量化)的
假设我有一个10000 x 10000的矩阵W,其中有随机数,以及两个10000维的向量U和V,U中有随机数,V中充满了零。使用numpy或pytorch,计算U@W和V@W需要相同的时间。我的问题是,有没有一种方法可以优化矩阵乘法,让它在计算过程中跳过或忽略零,这样V@W这样的东西就可以更快地计算出来?import numpy