我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点:
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
学习从Python传递到Julia,我正在尝试转换我拥有的旧代码,也就是计算这个表达式的序列的乘积:
我用Python语言编写了两个版本的代码,一个使用for循环实现,另一个使用广播。for循环版本为:
import numpy as np
A = np.arange(1.,5.,1)
G = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
def calcF(G,A):
N = A.size
print A
print N
F = []
for l in range(N):
F.append(G/A[l])
我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情,评估一个非平凡的函数,它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求,但是由于使用了double for循环,所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
老派的c程序员试图跟上时代,学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念,Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数,这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念:
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
在Python中,通常建议将代码向量化以加快计算速度。例如,如果您想要计算两个向量的内积,比如a和b,通常
代码A
c = np.dot(a, b)
比
代码B
c = 0
for i in range(len(a)):
c += a[i] * b[i]
但在朱莉娅看来,有时向量化并没有多大帮助。我认为'*和dot是矢量化版本,显式for循环是非向量化版本,并得到了以下结果。
using Random
using LinearAlgebra
len = 1000000
rng1 = MersenneTwister(1234)
a = rand(rng1, len)
rng2
我是Python新手,我需要对这段简单的代码进行加速。 我在Matlab中创建了这段代码,它可以“立即”运行。我试着用Python‘转换’它,但它非常慢…… 在我的最终代码中,这个分片操作必须循环数千次……因此,最后,代码的这一特定部分需要尽可能高效…… # a and B define the size of the data
a=9000
b=4000
c=np.ones((a,)) # not one in my code
d=np.random.rand(a,b) # not random in my code
res=np.zeros((b,1)) # pre-all
在Python中,我有这样的代码:[i for i, e in enumerate(y) if e != 0]
这是在定义函数的范围内。在R中如何做到这一点?
我正在创建的函数是(我希望“可能”是python代码转换成的任何值):
bottom11 <- function(p,remain,final) {
possible <-
seed <- min(possible)
remain[i][seed] <- remain[i][seed] + final
p[seed] <- 0
return(remain)
}
我的代码可以很好地进行数值预测,但是如何进行基于文本的预测呢?
我曾经尝试过编写一个python脚本,将字符串转换为数字,但效率非常低,我正在尝试找到一种更好的方法来实现这一点。
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn import linear_model
from sklearn.utils import shuffle
data = pd.read_csv("data.csv", sep=";")
data = data[["index1",
如何提高下列代码的性能?它增加了nose.tools.nontrivial.TimeExpired: Time limit (2) exceeded错误。
import numpy as np
def mutual_information(arr):
p_i = np.sum(arr, axis=1)
p_j = np.sum(arr, axis=0)
p = np.sum(arr)
mi = 0
for i in range(arr.shape[0]):
for j in range(arr.shape[1]):
有什么方法可以改进下面附加的Python代码吗?现在它对我来说似乎太慢了。
C_abs = abs(C)
_, n = C_abs.shape
G = np.zeros((n, n))
for i in xrange(n):
for j in xrange(n):
G[i,j] = C_abs[i,j]+C_abs[j,i]
为什么这行Python
yy = [sum(y[i:i+5])/5. for i in range(len(y)-4)]
运行速度比下面的(等效)代码快20倍?
for i in xrange(0,len(y)-4):
yy = np.append(yy, sum(y[i:i+5])/5.)
其中y是一个很大的实数组。这里到底发生了什么?非常感谢。
结果是大小为300000的二维numpy数组
for i in range(np.size(results,0)):
if results[i][0]>=0.7:
count+=1
在这段python代码中,我花了0.7秒,但我在C++代码中运行它,它只用了不到0.07秒。
那么如何让这段python代码尽可能快呢?
我是julia的新手,我正在努力将julia代码重写为python代码。我看到了一些使用.==表达式的代码。我不明白这是什么意思。所以我在网上搜索了一下,但是没有找到答案。谁能告诉我julia中的.==和python中的等价物是什么? 仅供参考,它是这样写的。 x = sum(y .== 0) # y is array