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
这是我第一次尝试在python中使用JIT,这也是我想要加速的用例。我读了一些关于numba的文章,它看起来很简单,但下面的代码并没有提供任何加速。请原谅我可能犯的任何明显的错误。
我也试着按照cython的基本教程建议的那样做,但在时间上也没有区别。
我猜我必须要做一些事情,比如声明变量?是否使用其他库?是否将for循环独占用于所有内容?如果有任何可以参考的指导或示例,我将不胜感激。
例如,我从前面的问题中了解到,使用gmpy而不是mpmath的速度要快得多。
import numpy as np
from scipy.special import eval_genlaguerre
from
我正在寻找MATLAB中关于矢量化(循环)的任何好的教程。
我有一个非常简单的算法,但是它使用了两个for循环。我知道向量化应该很简单,我想学习如何做到这一点,而不是向你要解决方案。
但为了让你知道我有什么问题,这样你就可以推荐最好的教程来展示如何解决类似的问题,下面是我的问题的概要:
B = zeros(size(A)); % //A is a given matrix.
for i=1:size(A,1)
for j=1:size(A,2)
H = ... %// take some surrounding elements of the element at po
我正在上学习科学工具包学习教程。
我稍微偏离了教程,将教程制作成两个文件,其中一个文件训练分类器,并将分类器保存到一个文件中。另一个文件用于加载分类器并预测testFile上的情绪。原始程序调用在向量化器上执行转换,但是我得到了错误:
Vocabulary wasn't fitted or is empty! at the line :
test_data_features = vectorizer.transform(clean_test_reviews)
我还需要在这个文件中初始化一个向量器对象,因为这个向量器在最后一个文件中。如果我将行更改为fit_transform,程序就会运
我是新接触C++的,所以我想知道C++中是否可以向量化for循环。在Python,Matlab语言中,矢量化增加了性能,SIMD操作,我想知道这在C++中是否可能?如果是这样的话,是怎么做的?如果很长,你能给我指个教程吗?
template <class T>
matrix<T> matrix<T>::operator*( matrix<T> &rhs)
/*
it takes the current matrix , multiplies it by the matrix on the right , and returns
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
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
我试图量化我的模型( CNN),以便将其转换为量化的.tflite模型。我正在下面的教程:
首先,我通过调用以下命令在图形中引入假量化节点:
tf.contrib.quantize.create_training_graph(quant_delay=500)
但是,在结束时,我试图调用这个函数,以确保以正确的格式使用量化信息导出图形:
tf.contrib.quantize.create_eval_graph(input_graph=tf.get_default_graph())
我知道这个错误:
ValueError: Training op found in graph, exiting