einsum函数说明 pytorch文档说明:\(torch.einsum(equation, **operands)\) 使用基于爱因斯坦求和约定的符号,将输入operands的元素沿指定的维数求和.einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算,方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们.主要是省略了求和号,总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度,并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分.通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出.其方

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/589/ Time limit(ms): 2000 Memory limit(kb): 65535   Description 告诉你们一个好消息,Wraith前几天天得到一块西瓜,但是是长方体形的.... Wraith发现这块西瓜长m厘米,宽n厘米,高h厘米.他发现如果把这块西瓜平均地分成m*n*h块1立方厘米的小正方体,那么每一小块都会有一个营养值(可能为负,因为西瓜是有可能坏掉的,但是绝对值不超过200). 现在Wr

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建

在Tensorflow.Numpy和PyTorch中都提供了使用einsum的api,einsum是一种能够简洁表示点积.外积.转置.矩阵-向量乘法.矩阵-矩阵乘法等运算的领域特定语言.在Tensorflow等计算框架中使用einsum,操作矩阵运算时可以免于记忆和使用特定的函数,并且使得代码简洁,高效. 如对矩阵\(A\in \mathbb{R}^{I×K}​\)和矩阵\(B\in \mathbb{R}^{K×J}​\)做矩阵乘,然后对列求和,最终得到向量\(c\in \mathbb{R}^J

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

1. 二维矩阵乘法 torch.mm() torch.mm(mat1, mat2, out=None),其中mat1(\(n\times m\)),mat2(\(m\times d\)),输出out的维度是(\(n\times d\)). 该函数一般只用来计算两个二维矩阵的矩阵乘法,并且不支持broadcast操作. 2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm() 由于神经网络训练一般采用mini-batch,经常输入的时三维带batch的矩阵,所以提供torch.bmm(bmat1,

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

Luogu T7152 细胞(递推,矩阵乘法,快速幂) Description 小 X 在上完生物课后对细胞的分裂产生了浓厚的兴趣.于是他决定做实验并 观察细胞分裂的规律. 他选取了一种特别的细胞,每天每个该细胞可以分裂出 x − 1 个新的细胞. 小 X 决定第 i 天向培养皿中加入 i 个细胞(在实验开始前培养皿中无细胞). 现在他想知道第 n 天培养皿中总共会有多少个细胞. 由于细胞总数可能很多,你只要告诉他总数对 w 取模的值即可. Input 第一行三个正整数 n, x,w Outpu

摘自 推荐系统 https://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5243370.html 一.SVD奇异值分解 1.SVD简介 SVD(singular value decomposition).其作用就是将一个复杂的矩阵分解成3个小的矩阵. 用一张图片表示SVD的结构 2.SVD计算 (1)特征值和特征向量 如果A为方阵则 一般我们会把W的这nn个特征向量标准化,此时W的nn个特征向量为标准正交基 这样我们的特征分解表达式可以写成 (2)当A是一般矩阵的时候 这样V和

3D引擎中对于矩阵的使用非常多,介绍这些知识也是为了告诉开发者原理,更有助于开发者编写逻辑. (1)固定流水线 各种坐标系之间的转化是通过矩阵相乘得到的,这里面就涉及到了3D固定流水线.作为3D游戏开发者,必须要知道两个流水线:一个是固定流水线,一个是可编程流水线. 固定流水线主要原理是3D模型在屏幕上显示是按照一定得固定流程来完成的,这个固定的流程就是固定流水线.鸡蛋来说就是一个3D物体在显示器上成像的过程. 局部坐标-->世界坐标-->观察坐标-->消隐-->光照-->透

参考自:https://www.cnblogs.com/nanhao/p/6674063.html 首先,生成三维数组,注意该三维矩阵为 2*3*4的维度: x=array(1:24,c(2,3,4))#当使用apply(x,1,sum)时,是把第2层,第3层和第4层的数据全部放置到第1层上,按行求和,因为第1层只有2行,因此得到了两个值 a=seq(1,24,2);sum(a)#该方法得到的值同下面的第一个值一样apply(x,1,sum) #当使用apply(x,2,sum)时,就是求3列的

矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法.QR分解法.奇异值分解法.三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法.进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}\] 其中L是下三角矩阵.下面以三维矩阵进行简单说明: \[\begin{array}{ccccc}{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}{\rm{ = }} & \lef

若一个矩阵A是正定的,那么该矩阵也可以唯一分解为\[{\bf{A = LD}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}\] 其中L是对角元素都为1的下三角矩阵,D是对角元素都为正数的对角矩阵.还是以三维矩阵进行简单说明 \[{\bf{A = LD}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1&0&0\\{{L_{21}}}&1&0\\{{L_{31}}}&{{L_{32}}}&1\end{arr

转载...哪儿 忘记了 由于要做的项目中涉及到数据处理,初涉及到matlab.今天需要把一组只用空格分开的数据读取到一个三维矩阵,然后对这个矩阵进行处理. 思路是:首先用importdata读入txt文件,形成一个一行N列的矩阵(N是数据个数),接下来通过size计算出矩阵的大小,其实也就是计算出数据的个数,然后算出一个K值,K=N/M(M是要形成的新矩阵的维数)接下来用reshape函数对于这个矩阵进行转换,转换成想要的规格(K行M列),这个地方要注意了,matlab读取数据是按照列的方向进行

近期开始学习python机器学习的相关知识,为了使后续学习中避免编程遇到的基础问题,对python数组以及矩阵库numpy的使用进行总结,以此来加深和巩固自己以前所学的知识. Section One:Python数组的使用 在python中,数组这个概念其实已经被淡化了,取之的是元组和列表,下面就列表和元组进行相关的总结和使用. Subsection One: List list列表本质是一种序列类型的数据结构,有点类似于C/C++中所学的数组,但又不同.他们的相同之处在于,二者中的每个元素都分

题意:长度不超过L,只由小写字母组成的,至少包含一个词根的单词,一共可能有多少个. 解题关键:利用补集转化的思想,先求一个词根也不包含的单词个数,然后用总的减去即可.长度不超过L需要用矩阵维数增加一倍来处理前缀和. 这里还有第二种考虑思路,只增加一维,自己写一个三维矩阵验证一下即可,最后一列每一行代表每一行的前缀和. 方法1: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdl

转载:http://gad.qq.com/program/translateview/7181958 创建立方体网格.· 支持缩放.位移和旋转. · 使用变换矩阵. · 创建简单的相机投影. 这是关于渲染基础的系列教程的第一部分.它涵盖了变换矩阵. 首先,从程序化网格开始,让我们先遍历下“网格基础”系列.然后你会知道网格是如何工作的.这个系列将探讨这些网格如何最终转换成显示器上的像素.   对空间中的点进行操作. 可视化空间 你现在已经知道了网格到底是什么,以及它们如何在场景中进行定位.但是这个

本示例程序主要是通过实例演示高维Mat的寻址方式. //3,4分别表示行数.列数,所以3*4是一个页面的元素数,2表示有2个3*4 ,b=,c=; int size[]={a,b,c}; float* d1=new float[a*b*c]; ;i<a*b*c;i++) d1[i] =(float)i; Mat myND=Mat(,size,CV_32F,d1); cout<<myND.step[]<<endl;//等于size中的3*4 cout<<myND.s

项目需要将matlab代码写成C++,准备用opencv.opencv中矩阵的存储与matlab有所不同,应注意以下问题: 1.matlab中矩阵是按照列优先存储的.对于n0*n1*...*nn维的矩阵,具体存储方式是:(a0(0),a1(0),...,an(0)),(a0(1),a1(0),...an(0)), (a0(n0),a1(0),...an(0)),(a0(0),a1(1),a2(0),...an(0)),...(a0(0),a1(0),...,an(nn)).即先遍历a0,再遍历a

从NumPy的官方完整查到rot90函数语法格式如下: rot90(m, k=1, axes=(0, 1) m是要旋转的数组(矩阵),k是旋转的次数,默认旋转1次,那是顺时针还是逆时针呢?正数表示逆时针,而k为负数时则是对数组进行顺时针方向的旋转.axes是由坐标轴定义的平面,旋转轴垂直于该平面,坐标轴必须不同,用于三维矩阵的旋转. import numpy as np mat = np.array([[1,3,5], [2,4,6], [7,8,9] ]) print mat, "# orig