我有一个很大的方阵,为了测试,我取了第一行……所以初始矩阵是1x63000,这是相当大的。每次我尝试将其自身相乘时,使用
a %*% b
每次我这么做,我都会...
Error in fooB %*% fooB : non-conformable arguments
但是,这适用于较小的矩阵。有没有用于处理大型矩阵的数学函数的软件包?或者是我漏掉了什么把戏?
干杯
我想做矩阵或数的求逆,方法是将一个向量与其变换后的向量相乘,但这给了我一个错误。
v=[1,2,3]
inv(v'*v)
`inv` has no method matching inv(::Array{Int64,1})
while loading In[45], in expression starting on line 2
我想在最后得到一个数字或一个方阵。我不想使用pinv函数,因为我需要做进一步的操作,我需要一个精确的数字或一个方阵。如何解决这个问题?提前感谢
下面是一个opencl内核,它执行多个独立矩阵的分块矩阵乘法。selectMatrixA和selectMatrixB按行主顺序存储多个矩阵(大小相同且为方阵)。
// Matrix multiplication: C = A * B.
#define BLOCK_SIZE 20
#define MATRIX_SIZE 100 * 100
#define BLOCK_DIMX 5 // Number of blocks in the x dimension
__kernel void
batchedMatrixMul(__global float *selectMatrixC, __gl
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix,为了构建产品推荐,我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是,在使用columnSimilarities()之前,是否需要规范每个产品的向量?我读过关于归一化和余弦相似的文章,并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化,就好像我们把向量规范化了一样,余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外,余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明,Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
我将一个矩阵的行乘以该行的主对角线元素的逆数。我已经用一维并行代码实现了它。所有线程都运行此代码
1.read the principle diagonal element
2.calculate the inverse of that element
3.multiply inverse with the element indexed at the thread id
当第i行中的第i个线程在其他线程执行步骤1之前执行步骤3时,问题就出现了。它在其他线程可以读取主对角线元素之前更改了它的值。
OpenCL是否有任何屏障,只允许一个线程在所有线程执行步骤1之后执行步骤3?
我不想使用空循环,
在Octave中有没有一种方法可以只计算和存储矩阵乘积的对角线?
基本上喜欢做的事情:vector = diag(A*B);
我不关心A*B的任何值,除了对角线上的值。矩阵的大小大约是80k x 12和12 x 80k,所以即使我不关心速度/额外的内存,它也不适合内存。
奇怪的是,由于Octave是一个巨大的数据集和对角线非常重要的软件包,所以它应该是可能的。
根据我在stackoverflow上找到的几篇文章(例如这个Why does word2Vec use cosine similarity?),在我们训练了一个word2vec ( CBOW或Skip-gram)模型之后,计算两个词向量之间的余弦相似度是一种常见的做法。然而,这对我来说似乎有点奇怪,因为该模型实际上是用点积作为相似度分数进行训练的。这一点的一个证据是,我们在训练后得到的词向量的范数实际上是有意义的。那么,为什么人们在计算两个单词之间的相似度时仍然使用余弦相似度而不是点积呢?
根据docs,如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素),并且需要梯度,则当我们将后向函数调用到张量时,该函数还需要指定梯度。
import torch
a = torch.tensor([10.,10.],requires_grad=True)
b = torch.tensor([20.,20.],requires_grad=True)
F = a * b
F.backward(gradient=torch.tensor([1.,1.]))
print(a.grad)
Output: tensor([20., 20.])
现在,缩放外部梯度:
a = torch.tensor([10.
采用resnet50模型。自定义最后一个层,它显示运行时error..Im对PyTorch来说是新的,我一直得到mat1 dim1必须与mat1 dim0匹配的错误
这是我的网络代码
from torchvision import models
model = models.resnet50(pretrained=True)
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
class Identity(nn.Module):
def __init__(self):
super(