首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何向量化依赖于R中先前计算的函数?

在R中,可以使用memoise包来向量化依赖于先前计算的函数。memoise包提供了一个memoise()函数,可以将一个函数转换为记忆函数,以便在多次调用时缓存计算结果,从而提高函数的执行效率。

下面是使用memoise包向量化依赖于R中先前计算的函数的步骤:

  1. 首先,安装并加载memoise包:
代码语言:txt
复制
install.packages("memoise")
library(memoise)
  1. 定义一个需要向量化的函数,例如计算斐波那契数列的函数fib()
代码语言:txt
复制
fib <- function(n) {
  if (n <= 1) {
    return(n)
  } else {
    return(fib(n-1) + fib(n-2))
  }
}
  1. 使用memoise()函数将函数转换为记忆函数:
代码语言:txt
复制
fib_memo <- memoise(fib)
  1. 现在,可以使用fib_memo()函数来计算斐波那契数列,它会自动缓存计算结果:
代码语言:txt
复制
fib_memo(10)  # 第10个斐波那契数
fib_memo(20)  # 第20个斐波那契数

通过使用memoise包,可以有效地向量化依赖于R中先前计算的函数,提高函数的执行效率。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云函数(云函数是一种无服务器计算服务,可以在云端运行代码,无需关心服务器的配置和管理。腾讯云函数支持多种编程语言,包括R语言。您可以使用腾讯云函数来部署和运行向量化依赖于R中先前计算的函数。了解更多信息,请访问腾讯云函数官方文档:https://cloud.tencent.com/product/scf)

请注意,本回答仅提供了一个示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何降低计算迁移3大风险?

计算现在已经成为了几乎所有企业都必备重要因素,将数据丰富工作负载基础设施即服务(IaaS)迁移,是IT公司首选。因此,IT公司面临最大一个挑战是在IT业务策略上构建云计算迁移。...显然,公有云提供了支持迅速变化和增长所需敏捷性。但是,成功将应用程序计算迁移还需要良好过程,以及良好可以弥补异构云环境之间鸿沟技术。...以下是每个企业在云计算迁移计划可能面临3个挑战,以及解决这些挑战3个途径,通过这些途径可以实现业界最佳解决方案。 管理IT系统复杂性 越是复杂结构,在不同环境之间迁移过程约是容易失败。...正是因为这些复杂性,关键挑战就是确定产品落地需要做工作,以及消除应用程序迁移到云计算不和谐因素。 Tip 1:在迁移之前就要想好解决方案。...因此,考虑到云计算重力现象,公有云迁移过程可能会成为一个单程。对有效数据和工作负载迁移,并不会放慢业务速度或带来高昂成本,IT专业人员需要工作负载移动性。

1.1K60

DeepMind将范畴论、抽象代数组合,发现GNN与DP之间联系

DeepMind 将通过组合输入特征变换来构建积分变换,这种方式将最小程度地依赖于 R 特定选择。...在此过程,DeepMind 构建了一个计算图,该图将适用于 GNN 和 DP(以及它们自己选择 R),这种方式使得该研究将重点放在这些图组件尽可能对齐上。...这里 DeepMind 使用 [E, R] 作为函数集 E → R 简写符号。使用核,我们可以完成下图: 这四个箭头构成了整体变换:从节点特征开始,在边缘上执行计算,最后在接收器聚合边缘消息。...在此过程,DeepMind 更新了初始节点特征(它们是 [V, R] 元素)。  s^∗ 是先前定义拉回箭头,如前所述,DeepMind 使用源函数预先组合节点特征。...如前所述,他们定义 ,并将其解释为 形式和。 直观地说,(t_∗m)(v) 是 v 处传入值包。 最后,DeepMind 对每个接收器逐点应用先前定义聚合器 来计算每个节点更新特征。

83640
  • HLO:通过 Hadamard 低秩量化快速高效地反向传播,解决了大型多模态模型在理解长视频时所面临调整!

    这种策略背后理由有两方面:首先,这些层反向传递计算成本是前传递两倍,占BP开销大部分; 其次,利用未修改传递可以确保精确损失评估,确保稳定和最优收敛。...与这些先前研究不同,作者专注于优化反向传播,同时使用原始前传播以保持训练质量。...因此,有必要为 寻找替代优化技术。通过广泛评估,作者确定HQ是一个有前景候选者。在本节,作者首先解释如何将HQ应用于BP,并评估其对 和 敏感性。...然而,当联合应用量化时,出现了一个令人惊讶趋势: 输出误差低于 输出,其中 表示量化算子。由于这个特性,许多先前工作提出了使用HQ优化推理。...为了比较在从零开始训练时HLQ优势,作者准备了三个 Baseline :没有Hadamard变换朴素int4量化依赖于HLALBP-WHT [16],以及LUQ [15],它是目前完全量化训练最先进方法

    13310

    ​AdaRound:训练后量化自适应舍入

    最后,每当优化损失函数超过时, 只能采用公式(1)中指定两个值。 寻找最佳舍入程序可以公式化为以下二进制优化问题: 在公式(3)评估成本需要在优化过程对每个新输入数据样本进行前传递。...公式(9)优化问题可以通过预先计算 来解决,如在(8)中所做,然后在 上执行优化,或在优化过程,执行每层前传播 。 AdaRound 解公式(9)不会产生与 相关复杂性问题。...是在其上优化连续变量,并且 可以是任何可微函数,其值介于0和1之间,即 。附加项 是可微分正则化器,其引入是为了激励优化变量 0或1方收敛,即收敛为 。...图3显示了经过整流 Sigmoid 和 这种组合如何导致许多权重学习舍入而不是舍入到最接近舍入,以提高性能,同时最终收敛到接近0或1水平。...然而,这不能解决由于先前层而引入量化误差。为了避免更深层网络量化误差累积以及考虑激活函数,我们使用以下不对称重建公式: 其中 是所有先前层都已量化该层输入,而 是激活函数

    2.1K11

    R语言里面如何高效编程

    这是因为R是一种基于向量语言,其内部函数和操作都是为向量运算设计。当你使用向量化操作时,R可以一次性处理整个向量,而不是逐个处理向量元素,这大大提高了计算效率。...这是因为R内部函数(在这个例子是乘法操作符)是用C和Fortran编写,这些语言在处理向量运算时比R更快。当然了,这只是一个简单例子,但是向量化编程优势在处理更复杂问题时会更加明显。...例如,如果你在一个循环中反复一个向量添加元素,那么每次添加元素时,R都会创建一个新向量,复制旧向量内容,并添加新元素。这会导致大量计算时间被浪费在复制数据上,而不是在实际数据处理上。...这是因为在第一种方法,每次循环时R都需要创建一个新向量并复制旧向量内容,这在计算上是非常昂贵。...而在第二种方法,向量大小在循环开始前就已经确定,所以R可以更有效地管理内存,从而提高计算速度。 R语言里面如何并行处理独立任务 在R,你可以使用多种方式进行并行处理。

    26340

    DMS:直接可微网络搜索方法,最快仅需单卡10分钟 | ICML 2024

    目前,大多数网络结构设计仍然依赖于人类专业知识。通常需要大量资源来调整结构超参数,导致很难确定最佳结构。与此同时,神经架构搜索(NAS)方法已经被引入到自动化网络结构设计。...基于梯度方法关键在于如何使用可学习参数来建模结构超参数并计算其梯度,理想情况下,可学习参数应直接建模结构超参数并且其梯度应以完全可微方式计算。...{otherwise}\end{cases}\end{align}$$  在先前方法, $f$ 通常是一个分段函数,不平滑也不可微分,且 $a$ 梯度是通过估计计算得出。...$k$ 可以通过 $k=\lfloor(1-a)N\rceil$ 计算,其中 $\lfloor \, \rceil$ 是一个取整函数。...$loss{resource}$ 表示额外资源约束损失, $\lambda_{resource}$ 作为其权重系数。 $r$ 表示当前资源消耗水平,根据可学习参数不同topk操作符进行计算

    6910

    类GPT模型训练提速26.5%,清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练

    在 4 位这样极低水平上训练存在着巨大优化挑战,首先前传播不可微分量化器会使损失函数图不平整,其中基于梯度优化器很容易卡在局部最优。...前传播 在训练过程,研究者利用 INT4 算法加速所有的线性算子,并将所有计算强度较低非线性算子设置为 FP16 格式。Transformer 所有线性算子都可以写成矩阵乘法形式。...作为一种静态量化方法,LSQ 量化规模不依赖于输入,因此比动态量化方法成本更低。相较之下,动态量化方法需要在每次迭代时动态地计算量化规模。...给定关于损失函数 L 输出梯度∇_YL,他们需要计算这四个输入梯度。 梯度结构稀疏性 研究者注意到,训练过程梯度矩阵∇_Y 往往非常稀疏。...Bit 拆分和平均分数采样 研究者讨论了如何设计梯度量化器,从而利用结构稀疏性在反向传播期间准确计算 MM。高级思路是,很多行梯度非常小,因而对参数梯度影响也很小,但却浪费了大量计算

    28420

    C3: 图像与视频通用高性能低复杂度神经压缩器

    ,前传播时参数添加均匀噪声以弱化后续量化带来性能影响;在第二段,则使用 STE 方法,即前传播时使用量化数值,而反向传播则使用量化梯度和数值,C2 在这一步做出了 \epsilon...C3 则使用软取整技术模糊了分段训练流程。通过在阶段一训练调整软取整操作温度,来实现逐渐真正量化逼近。第二段使用温度很低软取整操作进行。...Kumaraswamy noise(stage 2) 由于 soft-rounding 改变了数据分布,因此先前值域在 0-1 间均匀噪声分布未必会获得最好结果,作者在如何选取噪声分布部分也做了比较详细讨论和实验...(stage 1) C1 stage 2 添加噪声与 stage 1 中量化步长相匹配,然而实验发现在 stage 2 中使用更小量化步长会改善模型性能。...(stage 1&2) 类似于 C2 操作进行 stage 2 训练。C2 是手动设置梯度为 \epsilon , C3 使用温度很低量化函数实现了相似的功能。

    40410

    —个主动设计agent

    在本文求解方法,我们依赖于受自由能原理(FEP)[6]启发概率建模方法。FEP是一个最初设计用来解释生物智能代理(如人脑)可能执行计算类型框架。...假设我们有一个通用“信号质量”模型 HA输出信号y=f(x,u),作为HA输入x和参数u函数, by a rating r(x,u) , r(y)。...声学模型推断基于观察到信号x,并产生输出y和上下文c。基于该上下文信号c和先前用户评估r,AIDA将主动提出新参数试验u,目标是使用户满意。...显然,这意味着不能随机选择HA参数每次更新:我们希望代理根据所有观察到过去信息和未来’HA行为某些目标标准,为调整参数提岀最感兴趣值。在4.2节,我们将量化在这种情况下最有趣含义。...在这篇论文中,我们主要讨论[20]中介绍Forney-style因子图(FFG),它采用了[21忡符号约定。ffg通过无图表示分解函数,无节点表示全局函数单个因子。

    16031

    《机器学习》笔记-概率图模型(14)

    在概率模型,利用已知变量推测位置变量分布称为“推断”(inference),其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量条件分布。...在隐马尔可夫模型,系统通常在多个状态{s1,s2,...,sN}之间转换。如下图所示。 ? 在任一时刻,观测变量取值仅依赖于状态变量,即xt由yt确定,与其他状态变量及观测变量取值无关。...在实际应用,人们常常关注隐马尔可夫模型三个基本问题: * 如何评价模型与观察序列之间匹配程度 例如许多任务需根据以往观察序列{x1,x2,......); * 如何训练模型使其能最好描述观测数据 例如在大多数现实应用,人工指定模型参数已变得越来越不可行,如何根据训练样本学得最优模型参数; 02 马尔可夫随机场 马尔可夫随机场(markov...马尔可夫随机场有一组势函数(potential function),亦称“因子”(factor),这是定义在变量子集上非负函数,主要用于定义概率分布模型。

    70230

    LLM 盛行,如何优雅地训练大模型?

    在前传播过程,每张卡上独立地对喂入数据进行计算,逐层获得激活值(Transformer模型FeedForward模块输出): 计算梯度时,每个卡上模型,每个参数都单独计算梯度,并存储下来...伪量化 是指将模拟量化操作引入训练过程,如上图(b),在每个weight输入后与output输出前进行伪量化,将浮点量化到定点整型数,再反量化成浮点,用round过程中所产生误差浮点值进行前运算...梯度累积是指在前传播之后所计算梯度并不立刻用于参数更新,而是接着继续下一轮传播,每次计算梯度会暂时存储下来,待在若干次前传播之后,一并对所有梯度进行参数更新。...十、梯度检查点(Gradient Checkpointing) 回顾一下在“DeepSpeed分布式训练”章节普通分布式数据并行梯度更新过程,通常是在前传播过程,顺便把每一个参数梯度预先计算好...先前方法是提前存储每个神经元对应反向传播过程需要计算梯度等信息;gradient checkpoint旨在不去存储,而是重新计算,从而避免了占用显存,但损失了时间。

    2K30

    125-R编程19-请珍惜R量化操作特性

    量化问题(Vectorize) · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言 虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大改善效率。...但还是按照inferno 内容,特此额外总结一下。 1-别用循环方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们所有操作,都可以对向量每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子:在计算总和、元素乘积或者每个向量元素函数变换时, 应使用相应函数,如sum, prod, sqrt, log等。...而有的函数则是向量化, 可以直接对输入向量每个元素进行变换。这个我们先前已经提到过了。...相当于把你函数直接向量化。 从上可知,Vectorize函数量化效率比起apply 并没有较为明显提升,但原汁原味量化函数可是飞速了许多。

    64630

    北京大学提出 PTQ4ViT | 双均匀量化+Hessian引导度量,推进Transformer模型落地

    量化是一种非常有效神经网络压缩方法,已在卷积神经网络(CNN)上取得了巨大成功。最近,视觉Transformer在计算机视觉展现出巨大潜力。...在先前PTQ方法中有各种度量,包括均方误差、余弦距离以及量化前后层输出之间皮尔逊相关系数。然而,作者观察到它们不准确,无法准确评估不同缩放因子候选者,因为只使用了局部信息。...然后,矩阵乘法 QK^T 计算Patch之间关注度分数。使用Softmax函数将这些分数归一化为关注概率 P 。Head输出是矩阵乘法 P V 。...为了避免校准数据集影响,作者保持 ∆^s_{R2} 固定为 1/2^{k−1} 。因此, R2 = [0, 1] 可以覆盖整个范围,大值可以在 R2 很好地量化。...有两个量化阶段: 第一阶段是收集每一层在量化之前输出和输出梯度。第l层输出 O^l 是通过在校准数据集上传播计算。梯度 \frac{∂L} {∂O^l_1} , . . .

    99760

    独家 | 手把手教你用R语言做回归后残差分析(附代码)

    本文介绍了做残差分析方法及其重要性,以及利用R语言实现残差分析。 在这篇文章,我们通过探索残差分析和用R可视化结果,深入研究了R语言。...同时,在达尔文-沃森检验(Darwin-Watson tests)在残差与先前值之间平方和,与所有观测给定残差之和比较和对比,发现了相关性。...有一点很重要:当对任何给定观测集进行线性回归时,因变量(符号上表示为y)计算估计量(符号上表示为y-hat)每个值不仅依赖于当前值(例如,观察值),还依赖于每次观测。...然后我们计算hat值。 或者,可以使用以下函数获得类似的结果。 hatvalues<-lm.influence(lmfit)$hat 让我们考虑一下可以施加在每个权重上限制。...接下来,我们如何找到最重要或最有影响观察结果? 一种优雅方式是: 将hat值切分为四分位数。 应用95%标准过滤最异常值。 将该过滤标准应用于观察结果。 R语言允许你一步完成这些操作!

    11.3K41

    谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络!

    TensorFuzz不是用C或C++编写,而是任意TensorFlow graph提供输入。...TensorFuzz也不是通过查看基本blocks或控制流变化来测量覆盖率,而是通过查看计算“激活”。...我们在论文中详细讨论了模糊测试器总体架构,包括数据流和基本构建块,以及语料库如何抽样,如何执行突变,如何评估覆盖率和目标函数等,具体请阅读原论文。...其他发现: 基于梯度搜索技术可能无助于查找数值误差 随机搜索对于查找数值误差来说效率极低 CGF反映了模型与其量化版本之间分歧 量化(Quantization)是一个存储神经网络权重过程,并使用由较少内存位组成数值表示来执行神经网络计算...量化是降低神经网络计算成本或减小网络尺寸流行方法,并广泛用于在手机上运行神经网络推理,例如 Android Neural Networks API或TFLite,以及在自定义机器学习硬件运行推理,例如谷歌

    50230

    CVPR 2023:基于可恢复性度量少样本剪枝方法

    引言 近年来,卷积神经网络(CNNs)取得了显著成功,但较高计算成本阻碍了其实际应用部署。为了实现神经网络加速,许多模型压缩方法被提出,如模型剪枝、知识蒸馏和模型量化。...然而,大多数早期方法依赖于原始训练集(即所有训练数据)来恢复模型准确性。然而,在数据隐私保护或实现快速部署等场景,可能只有稀缺训练数据可用于模型压缩。...因此,仅使用极少样本甚至零样本情况下模型剪枝正成为亟待解决关键问题。 在这种少样本压缩场景,大多数先前工作采用了滤波器级剪枝。然而,这种方法在实际计算设备(如GPU)上无法实现高加速比。...可恢复性计算公式可定义为: \begin{equation}\mathcal{R}\left(\mathcal{B}_i\right)=\min \mathbb{E}_{x \sim p(x)}\left...然而,正如先前工作指出那样,修剪后模型很容易受到过拟合影响[2]。因此本文采用知识蒸馏特征蒸馏来缓解过拟合问题,同时这样微调方法也可以在合成数据和域外数据上实现少样本微调。

    61130

    干货 | 携程AI推理性能自动化优化实践

    模型蒸馏普遍性很强,可有效提升小模型准确率,但是调参相对困难,主要核心问题包括,如何选择特征层如何设计损失函数,学生模型设计和数据集选择等等。...图8 Transformer模型蒸馏 总损失函数构成: 其中α和β分别表示相应损失值权重系数,α∈(0,1],β∈R,Lsoft是 Teacher网络输出与Student网络模型输出损失值,...4.2.2 低精度量化 低精度量化更多是从计算机硬件设计角度,修改数据类型,降低数据精度,从而进行加速,依赖于硬件实现。...目前我们优化平台支持float16和int8,其中int8量化只支持PTQ方式,一般情况下,为了保证模型精度,采用int8量化需要对量化模型校准,校准方式实现依赖于复杂数学算法,目前较常用是KL...4.2.3 模型剪枝 剪枝主要思想是将权重矩阵相对“不重要”权值剔除,然后再对网络进行微调;方法简单,压缩效果可控,但是在剪枝粒度和方法选择需要认为定义规则,而且非结构化剪枝效果需要依赖于硬件平台实现

    88840

    一种高效基于邻域空间聚合点云语义分割不确定性估计方法(ICRA2021)

    点云语义分割(point cloud semantic segmentation,PCSS)不确定性估计是指如何量化预测标签置信度,这对于决策任务至关重要,例如机器人抓取、路径规划和自动驾驶。...然而,不确定性估计依赖于输出分布建立,需要大量计算时间。大量时间消耗问题对于基于大规模点云语义分割任务不确定性估计来说非常具有挑战,特别是对于那些需要有高效率要求任务。...表1 基于采样不确定性估计采集函数 NSA 与空间相关采样。在传统 MC dropout ,T 次采样相当于对模型进行 T 次随机前传递,需要花费大量时间。...backbone NSA-MC dropout。在先前工作已经讨论了在 NN 应用 dropout 进行不确定性估计。...为了进一步探索本文方法准确性和不确定性之间关系,作者计算了每个类别的测试数据集平均不确定性和准确性并绘制图 6 关系。

    61130

    一种高效基于邻域空间聚合点云语义分割不确定性估计方法(ICRA2021)

    点云语义分割(point cloud semantic segmentation,PCSS)不确定性估计是指如何量化预测标签置信度,这对于决策任务至关重要,例如机器人抓取、路径规划和自动驾驶。...然而,不确定性估计依赖于输出分布建立,需要大量计算时间。大量时间消耗问题对于基于大规模点云语义分割任务不确定性估计来说非常具有挑战,特别是对于那些需要有高效率要求任务。...表1 基于采样不确定性估计采集函数 NSA 与空间相关采样。在传统 MC dropout ,T 次采样相当于对模型进行 T 次随机前传递,需要花费大量时间。...backbone NSA-MC dropout。在先前工作已经讨论了在 NN 应用 dropout 进行不确定性估计。...为了进一步探索本文方法准确性和不确定性之间关系,作者计算了每个类别的测试数据集平均不确定性和准确性并绘制图 6 关系。

    58130
    领券