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我已经实现了注意力(等式)。1)的，但它显然不是内存效率高，并且只能在我的图形处理器上运行一个模型(它需要7-10 of )。class MyModule(nn.Module):
super(MyModule, self).__init__() self.out_features = out_features
self.W = nn.Parameter(nn.init.xavier_unif
浏览 2提问于2018-03-19得票数 0
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我是执行图像稳定的实时饲料，以运行一些视觉算法对稳定的图像(强调“实时”)。目前，这个使用CPU实现的LK金字塔版本的处理速度还不够快，即使事先构建金字塔(参考图像和“先前”功能只计算一次)，但它需要缩放才能处理分辨率约为4倍的图像，这使得它在当前的实现中过于缓慢。我想我可能会尝试通过合并GPU来加快速度，因为OpenCV已经为支持CUDA的设备实现了同样的LK方法，cv::gpu::PyrLKOpticalFlow类。我使用的是：：稀疏调用和一组以前的特性。CV_Assert(patch
浏览 6提问于2015-02-08得票数 0
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elements in Compressed Sparse Row format>,with 460 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
<100x100 sparse matrix of type '<class'numpy.f
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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我偶尔会遇到以下错误： File "hstack_error.py", line 3, in <module> File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/construct.py", line 263, in hsta
浏览 2提问于2014-04-04得票数 4
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接口为mkl_sparse__mm。根据文档，它应该支持所有格式，配置为稀疏矩阵的SPARSE_INDEX_BASE_ONE和SPARSE_LAYOUT_COLUMN_MAJOR。sparse_operation_t transA = SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE;sparse_index_base_t index
浏览 3提问于2020-08-07得票数 0
这段代码是来自的import scipy.sparse
scipy.sparse.save_npz('/tmp/sparse_matrix.npz', sparse_matrix)
但是当我运行它时，它显示: AttributeError:模块'sci
浏览 4提问于2017-03-31得票数 4
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具有稀疏矩阵的多张量批处理
、、、、
division, print_function, unicode_literals
import pandas as pd
from tensorflow import keras
sparse_matix = sparse.random(1000, 20, densi
浏览 0提问于2020-04-28得票数 1
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由于内存限制，我必须这样做(我不能一次调用整个df上的sparse.model.matrix )。<- sparse.model.matrix(~., iris[,1:5])[1] 150 7
[1] 71 4
cbind2(sparse_m1, sparse_m2
浏览 2提问于2015-10-19得票数 1
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错误是- fatal error: google/sparse_hash_map: No such file or directory我真的不知道该怎么办。
浏览 0提问于2011-11-18得票数 1
def kron_sparse_2(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p):
kron= sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kron(sparse.kro
浏览 1提问于2021-04-29得票数 1
已经被否决了。更新后的转换为稀疏DataFrame的方法是什么？
浏览 16提问于2022-03-15得票数 2
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我有一个矩阵M1 ( 3644069845个元素，27.2G)[1] 5785 629917SM1<-as(M1,"dgCMatrix") negative length vectors are not allowed
请注意，我的系统有240 GB的内存( ubuntu16，r4.8xlarge )，我一直在监视它，看看内存是否耗尽了，但内存看起来仍然很好。如果我可以将它变成一个稀疏矩阵，那么我可
浏览 0提问于2017-06-23得票数 3
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生成日期并向对象数组添加新属性
、、、、
我无法控制数据列表，但我需要将其映射到日期范围数据。[ "date_from": "2017-05-06 00:00:00", "state": { } {
"date_from&#
浏览 0提问于2017-05-07得票数 1
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绘制三个共享x值的函数
、、、
avg_alg1_50_sparse, std_alg1_50_sparse = extract_statistics(times_alg_1_sparse.iloc[0]) avg_alg1_600_sparse, std_alg1_600_sparse =
浏览 0提问于2018-07-14得票数 1
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我试着用keras训练N元组网络。N元组网络只是一个热激活模式的稀疏数组.假设棋盘上有64个正方形，每个正方形包含可能的N类棋子，所以总是有64个激活的棋盘，用于64*N可能的参数，并存储为2d数组64。或者每一个可能的2x2平方，所以N^4可能对每个这样的方格进行配置。这类网络是线性的，并将输出1值。培训是一个很好的，老SGD和类似的。我想知
浏览 5提问于2021-01-14得票数 0
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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。请告诉我在这种情况下我能做些什么。
浏览 9提问于2018-08-14得票数 1
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TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和dense_shape张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
浏览 0提问于2021-01-16得票数 2
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'numpy.int64'>' <3x3 sparse matrixsparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 5 stored elements in Compressed Sparse Row formatSparse<
浏览 2提问于2017-10-10得票数 2
In []: sparse_df = bool_df.to_sparse(fill_value=False)
<class 'pandas.sparse.frame.SparseDataFrame(index=False).sum()Out[]: 8
即使这些数据相当稀疏，从bool到float64In []: sparse
浏览 2提问于2016-04-10得票数 1
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