我最近一直在处理图像变换,遇到了这样一种情况:我有一个很大的数组(100000 x 3的形状),其中每行表示3D空间中的一个点,如下所示:
pnt = [x y z]
我所要做的就是遍历每个点和矩阵,将每个点乘以一个称为T的矩阵(形状=3X3)。
使用Numpy进行测试:
def transform(pnt_cloud, T):
i = 0
for pnt in pnt_cloud:
xyz_pnt = np.dot(T, pnt)
if xyz_pnt[0] > 0:
arr[i] =
假设我有来自Pytorch或Keras预测的概率,结果是softmax函数
from scipy.special import softmax
probs = softmax(np.random.randn(20,10),1) # 20 instances and 10 class probabilities
probs
我想从这个numpy数组中找到前5个索引。我想要做的就是在结果上运行一个循环,如下所示:
for index in top_5_indices:
if index in result:
print('Found')
我会知道我的结果是否
我有一个包含7列数字数据的矩阵,我想计算每行选定条目的平均值(即每行只有2个数字)。另一个矩阵包含为每行选择哪些条目的信息。在R中做这件事最好的方法是什么?
a b c d e f g
[1,] 0.0068 0.0240 0.0014 0.0035 0.0029 0.0293 0.0384
[2,] 0.0197 0.0325 0.0016 0.0163 0.0030 0.0234 -0.0937
[3,] -0.0194 -0.0265 0.0045 -0.0068 0.0029 0.026
这似乎是一个基本的问题,但我无法解决。
在神经网络的前通过中,我有一个形状为8x3x3的输出张量,其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3,如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵?
如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中,然后将其转换为PyTorch张量,那么它是否会在备份期间出现问题呢?(我的问题是,因为将PyTorch张量转换为numpy来执行一些操作,然后返回到张量,就不会在支持这些操作时计算梯度)。
当我尝试做类似的事情时,我也会得到以下错误。
a = tor
在Pytorch中,假设我有一个top-k索引矩阵P(B,N,k)、一个权重矩阵W(B,N,N)和一个目标矩阵A(B,N,N),我希望得到一个相邻的矩阵,它作为以下循环运行:
for i in range(B):
for ii in range(N):
for j in range(k):
if weighted:
A[i][ii][P[i][ii][j]] = W[i][ii][P[i][ii][j]]
else:
A[i][ii][P[i][i
我想用MATLAB生成一个随机二进制矩阵A (n ),它满足以下条件:
每行包含一个值为1的位置。其他职位是值0。具有1值的位置是随机位置。
我试过这段代码
n=5;m=10;
%% A = randi([0 1], n,m);
A=zeros(n,m);
for i=1:n
rand_pos=randperm(m);
pos_one=rand_pos(1); % random possition of 1 value
A(i,pos_one)=1;
end
这是正确的吗?
我被一个简单的循环卡住了,这个循环需要一个多小时才能运行,需要帮助来加速它。
基本上,我有一个有31列和40万行的矩阵。前30列有值,第31列有一个column-number。我需要每行检索由第31列指示的列中的值。
示例行:
太慢的循环看起来像这样:
a <- rep(0,nrow(data)) #To pre-allocate memory
for (i in 1:nrow(data)) {
a[i] <- data[i,data[i,31]]
}
我认为这是可行的:
a <- data[,data[,31]]
..。但它会导致“错误:无法分配大小为2.8Mb的向量
我正在尝试使用pthread进行矩阵乘法,并为每行而不是每个元素的每次计算创建一个线程。假设有两个矩阵AM,BK。我哪里错了?
int A[M][K];
int B[K][N];
int C[][];
void *runner (void *param);
struct v
{
int i;
int j;
};
pthread_t tid[M];
for (i = 0; i < M; i++) // It should create M threads
{
struct v *data = (struct v *) malloc (sizeof (struct v)