如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向量的协
从基因表达数据(40000个基因(变量)x 30个观察值)中,我想创建一个40000 x 40000协方差矩阵。这绝对比我的内存大。使用包'ff‘,我设法为相关性预先分配了一个40000x40000的空矩阵。然而,'cov‘或'cor’函数在我的系统上只能管理一个5000x5000的协方差矩阵,所以我必须按块进行1:5000,5001:10000等协方差计算,并沿着对角