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有没有办法在Tensorflow中执行批量稀疏矩阵乘法？这些是我想要增加的形状：因此，两边都有一个批处理组件，每个2D内部矩阵对都应该相应地相乘。有没有办法处理当前实现的函数？
谢谢。
浏览 10提问于2017-06-29得票数 2
我试图从Tensorflow内置的稀疏矩阵乘法API中获取性能优势。建议tf.embedding_lookup_sparse是正确的方法。但是，embedding_lookup_sparse的性能似乎在中有些令人失望。虽然它执行较小的矩阵乘法，<1,3196>和<3196,1024>，但稀疏度为0.1的稀疏矩阵</
浏览 6提问于2016-06-08得票数 4
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Tensorflow具有稀疏到密集矩阵乘法的实现tf.sparse_tensor_dense_matmul，但它是否具有稀疏到密集的元素乘法(两个张量具有相同的形状)？我希望避免将稀疏张量转换为密集张量，因为它不适合内存。
浏览 6提问于2017-08-03得票数 1
我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。我知道，如果我将列表中的所有稀疏张量连接成一个巨大的张量，它就会起作用。然而，这不是
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
我想将一个稀疏张量乘以一个密集张量，但在一批中这样做。
例如，我有一个稀疏张量，其对应的密集形状为( 20 ,65536,65536)，其中20是批量大小。我想将批中的每个(65536,65536)与具有密集表示的张量形状(20,65536)中的相应(65536x1)相乘。tf.sparse_tensor_dense_matmul只接受秩2稀疏张量。如果可能的话，我希望避免由于内存限制而将稀
浏览 17提问于2018-02-09得票数 5
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
因此，我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。这是我的代码
浏览 4提问于2017-07-01得票数 3
我有两个使用tf.sparse_placeholder声明的稀疏矩阵。我需要在两个矩阵之间按元素进行乘法。但我在tensorflow中找不到这样的实现。最相关的函数是tf.sparse_tensor_dense_matmul，但这是在一个稀疏矩阵和一个稠密矩阵之间执行矩阵乘法的函数。
我希望找到的是在两个<em
浏览 9提问于2017-08-17得票数 0
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我想用C++ Tensorflow稀疏矩阵稠密向量(SPMv)乘法:y= Ax请注意，我已经看过以下文章： 。然而，我仍然想知道以下几点：
SPMv乘法在时间上如何与DMv相比？由于稀疏性相对较高，我认为SPMv应该更好地减少操作<
浏览 12提问于2020-07-28得票数 0
我在我的本地机器上使用TensorFlow2.0进行一些稀疏矩阵计算，我的机器有8个内核。在执行操作时，我可以在top命令中看到8个内核中只有1个在使用。运算是稀疏乘法我如何告诉tensorflow 2.0使用所有核心进行此计算。
浏览 14提问于2019-10-23得票数 1
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我正在tensorflow上训练一个稀疏逻辑回归模型。这个问题是关于推理部分的。我正在尝试在cpu和gpu上进行基准测试。我正在使用Nvidia P100图形处理器(4个芯片)在我当前的GCE盒上。1)如何将我想要运行预测的数据直接放在gpu上？注意:我的训练运行在具有数to的分布式cpu上，因此在训练期间我不能在图形中直接使用常量或变量，但根据我的推断，我肯定可以将小批量数据直接放到gpu上。2)由于我使用的是P1
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
目前，我正在尝试使用TensorFlow计算矩阵乘法，其中两个矩阵都是稀疏形式的。我尝试使用tf.sparse_matmul()，但在这种情况下，我不得不转换回密集形式，这破坏了我的项目目标。
浏览 9提问于2018-08-14得票数 1
稀疏张量与自身或稠密张量的乘法在TensorFlow中似乎不起作用。下面的示例import tensorflow as tf
float32 of argument 'a'
这两个张量都有
浏览 0提问于2015-12-01得票数 27
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为了学习目的，我试图从stratch编写一个简单的多层感知器(MLP)神经网络，其中包括：
问题:哪种数据结构通常用于存储从n-1层的神经元到n
浏览 1提问于2018-10-14得票数 0
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我想知道如果其中一个矩阵是稀疏的，怎么做矩阵乘法。据我所知，mul(A，B)命令不支持稀疏矩阵，我应该编写自己的例程吗？
稀疏矩阵，如lil_matrix B全矩阵、任意正则矩阵或ndarray。C= A*B，*是矩阵乘法吗？
浏览 0提问于2015-03-24得票数 0
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稀疏矩阵乘法复杂度
、、、、
我想使用CSR表示来表示两种算法的计算复杂度:稀疏矩阵稀疏向量乘法和稀疏矩阵稀疏矩阵乘法，如在Eigen或Cusparse中实现的。
我知道这取决于几个参数，特别是每个元素中非零值的数量。但是，我找不到详细介绍这类算法的复杂性并使用O( )表示法的出版物。
浏览 29提问于2018-01-30得票数 3
3回答
我现在想用它的转置来乘一个大型稀疏矩阵(~1M×200 k)。结果矩阵的值将以浮点数表示。
<
浏览 7提问于2014-07-04得票数 10
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稀疏矩阵乘法的最佳包
、、、、
我正在寻找最好的包稀疏矩阵乘法上的单核解。我不寻找CUDA，MPI或OpenMP解决方案。我必须乘两个大矩阵，它们是稀疏格式的。一个矩阵是
浏览 0提问于2013-08-23得票数 2
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我试图使我的控制算法更有效，因为我的矩阵是稀疏的。目前，我在Simulink/xPC中为实时应用程序执行传统的矩阵-向量乘法。我找不到一种方法将矩阵转换为稀疏矩阵，并在与xPC兼容的情况下执行这种类型的乘法。有没有人知道该怎么做？
浏览 0提问于2011-09-30得票数 1
Tensorflow有稀疏元素的乘法吗？也就是说，tf.multiply()的稀疏版本
我只找到了tf.sparse_tensor_dense_matmul()，但它不是按元素进行的乘法。
浏览 5提问于2017-06-28得票数 0
我正在尝试在Tensorflow中 。基本上，我需要每个标签都有一个不同的权重矩阵(让我们忽略这个问题的偏差)，并在每次运行时选择要使用的相关条目，这些条目将由稀疏矩阵选择(对于每个条目，在一个方向上最多有一个标签，并且几乎没有边，所以甚至没有更具体地说，当我有一个带有标签的边的稀疏矩阵(0-1)时，是在掩码中使用它更好，还是使用稀疏-密集张量乘法</em
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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