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    Pytorch 转置卷积

    转置卷积（transposed convolution） 卷积不会增大输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。而转置卷积则可以用来增大输入高宽。 假设忽略通道，步幅为 1 且填充为 0。...nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 2.3 填充，步幅和多通道 与常规卷积不同，在转置卷积中...例如，当将高和宽两侧的填充数指定为1时，转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。...tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, padding=1, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 在转置卷积中...−1 行和列 将输入填充 k − p − 1 k-p-1 k−p−1 （ k k k 是核窗口） 将核矩阵上下、左右翻转 然后做正常卷积（填充 0 0 0、步幅 1 1 1） ( p ， s )

    2.4K30

    第一章2.11-2.16 向量化与 pythonnumpy 向量说明

    2.11 向量化 向量化是消除代码中显示 for 循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要....的数组 # 它既不是行向量也不是列向量,这导致他有一些不直观的效果 # 例如,如果我们将a.T也写出来,即a矩阵的转置形式,这时候看起来还是和a一样的. # 这是一种很奇特的结构,在编写程序一定要避免...print a和a的转置的内积 # 我们会认为a和a的转置相乘,按理说应该被称为矩阵的外积,也就说应该会得到一个矩阵 # 但是实际上我们得到的是一个数字 print(np.dot(a, a.T)) 1.98120819241...# 所以我们建议在编写神经网络时不要使用形状是(5,)或者(n,)这种秩为1的数组 # 我们应该显示的使用shape为(n,1)的向量 a = np.random.rand(5, 1) # 这时候我们得到是...5行1列的向量 print(a) [[ 0.74009072] [ 0.03667174] [ 0.91847869] [ 0.15726344] [ 0.41720873]] # 并且这时

    1.3K30

    3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

    ##3.1 矩阵和向量 如图 ：这个 ：这个 是 4×2矩阵 ，即 4行 2列，如 m为行， 为行， n为列，那么 为列，那么 为列，那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素（矩阵项...如： 对于单位矩阵，有 AI=IA=A3.6 逆、转置 矩阵的逆：如矩阵 A 是一个 m×m 矩阵（方阵），如果有逆矩阵，则： 我们一般在 OCTAVE 或者 MATLAB 中进行计算矩阵的逆矩阵。...矩阵的转置：设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即： A=a(i,j) 定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即...(有些书记为 A’=B） 直观来看，将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作 镜面反转，即得到 A 的转置。...矩阵的转置基本性质: matlab 中矩阵转置： 直接打一撇，x=y’。

    1.3K40

    矩阵转置与矩阵相乘

    1.矩阵转置 1.1 简介 把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做 A 的转置矩阵（Transpose of a Matrix），记作 A T A^T AT。...例如： 因此，转置矩阵的特点： （1）转置矩阵的行数等于原矩阵的列数，转置矩阵的列数等于原矩阵的行数； （2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素。...m × p m\times p m×p 的矩阵，B 为 p × n p\times n p×n 的矩阵，那么称 m × n m\times n m×n 的矩阵 C 为矩阵 A 与 B 的乘积，记作...C=AB ，其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 列元素可以表示为： 示例如下： 矩阵相乘的特点： （1）当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，A 与 B 才可以相乘。...（2）乘积 C 的第 m 行第 n 列的元素等于矩阵 A 的第 m 行的元素与矩阵 B 的第 n 列对应元素乘积之和。 （3）矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数，C 的列数等于 B 的列数。

    5.8K30

    矩阵转置与矩阵相乘

    1.矩阵转置 1.1 简介 把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做 A 的转置矩阵（Transpose of a Matrix），记作 A T A^T AT。...例如： 因此，转置矩阵的特点： （1）转置矩阵的行数等于原矩阵的列数，转置矩阵的列数等于原矩阵的行数； （2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素。...m × p m\times p m×p 的矩阵，B 为 p × n p\times n p×n 的矩阵，那么称 m × n m\times n m×n 的矩阵 C 为矩阵 A 与 B 的乘积，记作...C=AB ，其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 列元素可以表示为： 示例如下： 矩阵相乘的特点： （1）当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，A 与 B 才可以相乘。...（2）乘积 C 的第 m 行第 n 列的元素等于矩阵 A 的第 m 行的元素与矩阵 B 的第 n 列对应元素乘积之和。 （3）矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数，C 的列数等于 B 的列数。

    96320

    C++ 特殊矩阵的压缩算法

    如果矩阵A中的有效数据的数量远远小于矩阵实际能描述的元素的总数，则称A为稀疏矩阵。 现假设有 m行n列的矩阵，其中所保存的元素个数为 c，则稀疏因子为：e=c/(m*n)。...矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵转置？ 如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...3.2 以列为优先搜索 经过转置后，A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的列，也可以说A的列变成B的行。如果在A中以列优先搜索，则相当于在B中以行优先进行搜索。...前文可知，基于原生稀疏矩阵上的转置时间复杂度为 O(m*n)。基于三元组表的 时间复杂度=稀疏矩阵的列数乘以稀疏矩阵中非零数据的个数。...如果在遍历时，能记录每列非零数据在B三元组表中应该存储的位置，则可以实现A三元组表中的数据直接以转置要求存储在B三元组表中。 重写上述的转置函数。

    2.3K30

    矩阵转置与矩阵相乘

    1.转置矩阵 1.1转置矩阵简介 把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做A的转置矩阵(Transpose of a Matrix)，记作ATA^T。...例如： image.png 因此，转置矩阵的特点： （1）转置矩阵的行数是原矩阵的列数，转置矩阵的列数是原矩阵的行数； （2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素...1.2实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...×pm\times p的矩阵，B为p×np\times n的矩阵，那么称m×nm\times n的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作C=AB，其中矩阵C中的第 i行第j列元素可以表示为： image.png...（2）乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。 （3）矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

    3.3K21

    数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

    先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。                ...} } } // 4 返回转置后的稀疏矩阵 return tm; } 矩阵转置时间复杂度：O(n×t) ，n列数，t非零个数      ...6.4三元组表存储：快速矩阵转置                 6.4.1定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。

    2.1K60

    十字链表法，十字链表压缩存储稀疏矩阵详解

    （C语言）详解 矩阵（包括稀疏矩阵）的转置，即互换矩阵中所有元素的行标和列标，如图 1 所示： 图 1 矩阵转置示意图 但如果想通过程序实现矩阵的转置，互换行标和列标只是第一步。...因此通过以上分析，矩阵转置的实现过程需完成以下 3 步： 将矩阵的行数和列数互换； 将三元组表（存储矩阵）中的 i 列和 j 列互换，实现矩阵的转置； 以 j 列为序，重新排列三元组表中存储各三元组的先后顺序...例如，将图 2a) 三元组表存储的矩阵进行转置的过程为： 新建一个三元组表（用于存储转置矩阵），并将原矩阵的行数和列数互换赋值给新三元组； 遍历三元组表，找到表中 j 列最小值 1 所在的三元组 (3,1,6...)，然后将其行标和列标互换后添加到一个新的三元组表中，如图 3 所示： 图 3 矩阵转置的第一个过程 继续遍历三元组表，找到表中 j 列次小值为 2 的三元组，分别为 (1,2,1...)、(2,2,3) 和 (3,2,5)，根据找到它们的先后次序将各自的行标和列标互换后添加到新三元组表中，如图 4 所示： 图 4 矩阵转置的第二个过程 对比图 4 和图 2b

    1.3K10

    学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

    自然数标量，令n∊ℕ表示元素数目。 向量(vector)。一个向量，一列数。有序排列。次序索引，确定每个单独的数。粗体小写变量名称。向量元素带脚标斜体表示。注明存储在向量中元素类型。...如果实数矩阵高度为m，宽度为n，A∊ℝ⁽m*n⁾。表示矩阵元素，不加粗斜体形式名称，索引逗号间隔。A1,1表示A左上元素，Am,n表示A右下元素。“:”表示水平坐标，表示垂直坐标i中所有元素。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。(A⫟)i,j=Aj,i。向量可作一列矩阵。向量转置，一行矩阵。...向量元素作行矩阵写在文本行，用转置操作变标准列向量来定义一个向量，x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元矩阵。标量转置等于本身，a=a⫟。 矩阵形状一样，可相加。对应位置元素相加。

    3.1K00

    日拱一卒，麻省理工的线性代数课，向量空间

    置换矩阵 在之前关于线性方程求解的时候，我们曾经说过，在碰到主元为0的时候，我们需要使用置换矩阵，将非0的主元换到当前位置来。这个用来置换矩阵中一些行的矩阵，就叫做置换矩阵，一般写作 P 。...我们在上节课推导 A=LU 时，加上了一个前提条件——禁止行交换。 然而除了主元为0时需要行交换之外，课堂上教授还提到一些科学计算软件比如MATLAB，在主元非常小，接近于0时也会进行交换。...置换矩阵的功能是交换某些行的位置，对于一个n阶的置换矩阵而言，我们可以看成是重新排列矩阵中的n行。对于n个物品的排列，一共有 n! 种。所以n阶的置换矩阵也有 n! 种可能。...} 1 & 3 \\ 2 & 3 \\ 4 & 1 \end{bmatrix} 该矩阵的转置矩阵为: \begin{bmatrix} 1 & 2 & 4 \\ 3 & 3 & 1 \end{bmatrix...} 我们可以看成原矩阵的第一行变成了转置矩阵的第一列，原矩阵的第一列变成了转置矩阵的第一行。

    1.6K30

    稀疏矩阵转置

    我们再来看看这个矩阵，五行五列，可以包含二十五个元素，但是此矩阵只有七个元素。但是我们在存放数据的时候分配了二十五块int单元。这样是不是有点太浪费了。...我们在转置矩阵的时候会需要一个数组来保存转置后的矩阵，定义为： struct juzhen b[MAX_TERM];//转置后的矩阵 主要思想，两层循环，第一层循环控制矩阵的行，第二层循环控制数组a的行...由于转置矩阵即把矩阵中元素的列行对换一下，并且按照行排序；所以我们在第二层循环中做一个判断，if(a[j].col == i) 【i控制第一层循环，j控制第二层循环】 如果为真值则执行： b[count_b...int term[N],star[N]; //保存转置矩阵第i行元素的数量 保存第i行开始位置 int n = a[0].value; int i,j,k; int b_star...term[N],star[N]; //保存转置矩阵第i行元素的数量 保存第i行开始位置 int n = a[0].value; int i,j,k; int

    2K10

    PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

    稀疏矩阵通常用三元数组进行存储，（i，j，value）分别表示不为零的元素的行、列以及值。 除了上述的三元数组的压缩方式，稀疏矩阵还有两种压缩方式。分别是行逻辑链接的顺序表、十字链表。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...对于排序，可以通过从0开始扫描原数组的列，并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...快速转置数组算法： 假设原矩阵为M，新矩阵为T，引入两个新的数组，数组num[col]为第col列非零元的个数，cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?

    2.5K110

    【MATLAB】数据类型 ( 矩阵 | 随机数函数 | 生成矩阵 )

    文章目录 一、矩阵 1、定义矩阵 2、转置矩阵 3、矩阵放到一列 4、逆矩阵 二、随机数函数 1、rand 随机数函数 2、randn 随机数函数 3、randi 随机数函数 三、生成矩阵 1、生成...] 执行效果 : 2、转置矩阵 转置矩阵 : 在矩阵变量右侧添加一个单引号 , 就是该矩阵的转置矩阵 ; % 定义矩阵 B , 矩阵值是 A 的转置矩阵 B = A' 执行效果 : 3、矩阵放到一列...0 ~ 1 之间的均匀分布的伪随机数 ; 语法 : rand(m, n) , 生成 m 行 , n 列 , 均匀分布的伪随机数 ; rand(m, n, 'double') 生成指定精度的 , m 行..., n 列 , 均匀分布的伪随机数 ; rand(RandStream, m, n) 使用 RandStream 作为随机种子 , 生成 m 行 , n 列 , 均匀分布的伪随机数 ; 2、randn...; randn(m, n, 'double') 生成指定精度的 , m 行 , n 列 , 标准正态分布的伪随机数 ; randn(RandStream, m, n) 使用 RandStream 作为随机种子

    1.1K11

    复杂表源的清洗方法

    第二张表，只有单一的维度，是为一维表。每一行即代表了一家公司一种产品的金额，行与行之间相互独立没有纵向的关系。 回顾上篇推文我们详细提到，数据复合交织的表格，复用性差，不适合作为数据源。...在Excel、Power Query、SQL和Python里，都有同样叫法的功能。个人认为，中文“透视”过于意译，并没能很形象地传达出英文Pivot的本意：围绕枢轴旋转。...因此掌握好二维转一维（逆透视，Unpivot）就是基础和关键。先来看看逆透视的原理图解。逆透视的基本思路是：首先锚定纵向的维度，然后把横向的维度，分别转置过去。...在Power Query 中，关键是选中锚定的维度（列），本例为公司列。然后选择【转换】——【逆透视列】——【逆透视其他列】即可。...我们不妨把表倒转过来——转置，那么横向的问题就转化为纵向问题，就可以重复上述步骤解决了。转置、填充并合并列后如下图所示。 经过这几步，复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了！

    2.3K20

    稀疏矩阵转置多种算法详解

    方法一：一般转置（简单） 转置矩阵： 一个 m×n 的矩阵 M，它的转置 T 是一个 n×m 的矩阵，且 T (i, j) = M[ j, i]， 1≤i≤n， 1≤j≤m， 即 M 的行是 T...的列， M 的列是 T 的行。...M：原矩阵 T：转置之后的矩阵 PS：讲转置之前需要介绍一下稀疏矩阵的三元组压缩存储方式,就是将稀疏矩阵的非零元素的 （行坐标，列坐标，元素值） 例如：M数组的第一行第二列的12在三元组里的表示为...方法二：按 M 的行序转置 —— 快速转置 这个方法简单，是因为算法中包含了两个有特殊用法的数组，保存了非常重要的信息，简单说下算法的步骤 1）确定 M 的第 1 列的第 1 个非零元在 T.data...数组保存的数字依据上面的等式 可以参考下图来验证这个等式是否正确 其实 cpot[]内数据成员就是 T数组内 该元素前面有多少个非零元素+1，例如12（第一行第二列），在cpot里对应的数字就是

    1.6K10

    蛇形矩阵和矩阵转置

    //初始化数组 { for (j = 0; j < m; j++) { scanf("%d", &arr[i][j]); } } 那具体该怎么实现矩阵转置呢？...从示例中我们可以看出由本来的2行3列经转置后变成了3行2列，且数组中元素的存放内存是连续的，其实转置只是一种视觉效果，数组中元素的内存没有发生改变，只是打印数组的时候呈现的转置的结果。...][0]； 下面来看代码： int* p = &arr[0][0]; for (i = 0; i 转置后的矩阵行和列刚好相反 { for (j = 0; j...上面这种打印方式不免有些复杂，且容易出错，下面介绍一种简单的方法： 只需将printf的部分改掉就行了，转置后行和列是相反的，那我们打印的时候行和列也是相反的不就行了，这张方法简洁易懂，且不易出错。...= 1; i n; i++,count++) { arr[i][n-1] = count; } 接下来我们只需对数组的n-1行，n-1列进行赋值，所以我们总共循环 n-1 次，注意这里只能选择从最后一行给数组赋值

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