我正在使用python的opencv库中的一个函数来获取我的手在移动时的光流运动。特指
此函数输出numpy数组。我想要一种量化这个矩阵的方法，所以我想使用L1矩阵范数(numpy.linalg.norm(flow，1))，它向范数误差抛出不正确的维数。我想绕过这个问题，通过计算每个向量的欧氏范数，然后用向量<
浏览 3提问于2014-12-03得票数 1
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我有一个有784个输入，30个隐藏神经元和10个输出神经元的神经网络。主要的性能问题是反向传播。目前，一次反向传播需要大约0.1秒的时间。由于我的训练集是6万个例子，这将需要很长的时间，我甚至确认我的算法是有效的。
我试图并行化hidden_to_output和input_to_hidden函数，但没有效果。我为混乱的代码道歉，但我附加了用于计算错误/反向传播的两个函数。
浏览 0提问于2021-05-30得票数 0
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假设我想要一个灵活的函数来计算长度为n的两个向量之间的点积，但是为了利用numpy中的向量化，我想在m个这样的对上这样做。所以，我想取两个n矩阵，得到1xm矩阵，其中每个值都是列之间成对内积的结果。如何有机地利用Numpy实现这一目标？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 2
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假设我有两个由矩阵描述的numpy数组： a = [["a","b","c"],["d","e","f"],["g","h","i"]]
b = [[False,False,False],[True,False,False],[False,True,True]] 我想计算一个矩阵，它等同于： [[None,None,None],
浏览 14提问于2021-04-08得票数 0
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有两个int矩阵A和B，有超过1000行和10K列，我通常需要将它们转换为浮动矩阵以获得加速比(4x或更多)。
我想知道为什么会这样？我意识到在浮点矩阵乘法中存在大量的优化和矢量化，如AVX等。但是，对于整数有这样的AVX2指令(如果我没有弄错的话)。而且，对于整数，不能使用SSE和AVX吗？为什么在矩阵代数库(如Numpy或Eigen )下面没有一个启发式的方法
浏览 11提问于2017-07-28得票数 26
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其中一个函数返回ushort，它被认为是python中的System.UInt16。有没有一种更快的转换方法，可以利用numpy矢量化？这
浏览 1提问于2022-06-09得票数 -1
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假设我有两个长度为N的数组x和t，我想创建一个矩阵，其中 M_i,j = t_i * t_j * func(x_i, x_j) 在本例中，func()只接受x的两个元素并返回一个标量值。t.shape = (N, )M.shape = (N, N) 问题是:这可以在不使用numpy以向量化的方式遍历整个矩阵的情况下完成
浏览 16提问于2020-06-23得票数 1
分别考虑形状为(m，m)和(n，n)的输入矩阵X和Y。作为输出，我们需要给出一个(mn，mn)形矩阵，以便它将两个矩阵中的相应项相乘。这两个矩阵X和Y表示转换矩阵。可以使用以下示例来说明所需的输出。这里，X是3*3矩阵，Y是2*2矩阵。下面是我为这个任务编写的一个非矢量化函数：
def transition_m
浏览 0提问于2013-05-02得票数 6
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多通道图像数据集上的卷积网训练
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我正试图从零开始实现一个卷积神经网络，我无法弄清楚如何对rgb这样的三维多通道图像执行(矢量化)操作。在遵循文章和教程(如 )之后，实现单个输入的网络是非常清楚的，因为输入层将是一个3d矩阵，但是数据集中总是有多个数据点。因此，我想不出如何在整个数据集中实现这些网络的向量化操作。我已经实现了一个以三维矩阵为输入的网络，但现在我意识到它不能在整个数据集上工作，但我必须一次传播一个输入，我真的不知道co
浏览 4提问于2017-08-22得票数 1
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我想定义一个NxN矩阵A，它的元素A(i,j)是sin(i^2 + j)。如何在Python中实现这一点？现在，我正在使用循环，这是缓慢的。import numpyA = numpy.empty((N, N)); for j in range(1,N
浏览 2提问于2022-11-29得票数 -2
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使用索引列表和应用函数对numpy数组进行切片，是否可以对其进行矢量化(或者采用非向量化的方式)？向量化将是大矩阵的理想选择。import numpy as npa = np.array( [ 0, 1,, 5, 6, 7], [12, 13
浏览 2提问于2017-10-02得票数 1
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比如说，我有一个维度为nxn的二进制(邻接)矩阵A和另一个维度为nxl的矩阵U。我使用下面的代码来计算我需要的新矩阵。import numpy as npfor idx, a in np.ndenumerate有没有更好的方法来重写(矢量化)这段代码以减少运行时间？ 编辑1:示例输入和输出。.], [0
浏览 6提问于2019-06-19得票数 3
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我正在尝试使用NumPy和矢量化操作来让一段代码运行得更快。然而，我似乎对如何向量化这段代码有误解(可能是由于对向量化的不完全理解)。for j in range(num_v):return Ad
浏览 0提问于2013-01-22得票数 16
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HashingVectorizer的目标是低内存使用率。这些特征可以从HashingVectorizer中计算出来，因为可以存储计数并推断文档的数量。
浏览 2提问于2016-01-05得票数 3
如何在numpy中创建三维矩阵，如matlab a(:，:)。我尝试用numpy.array把matlab中创建3d矩阵的代码转换成python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组
浏览 6提问于2009-11-08得票数 26
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在一篇研究论文中，作者在两个(3*3)矩阵A和B之间引入了一个外积，从而得到了C。我想知道如何在Numpy中向量化这样的数学操作符，而不是天真地实现6个嵌套循环(用于i, j, k, l, m, n)。
浏览 2提问于2017-01-23得票数 4
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我想用entry(i,j)构造一个f(x_i,y_j)形式的矩阵，其中f是两个变量的函数，例如f(x,y)=cos(x-y)。在Matlab或Python(Numpy)中，有一些有效的方法来处理这种特定的问题。我不知道Fortran是否有这样的优化。顺便说一句，在Fortran中，向量化操作比do/for循环快吗(就像Matlab和Numpy中<
浏览 3提问于2015-03-17得票数 0
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我正在做一些性能分析，我想知道，当数据类型已知(double)时，numpy是否将其标准数组操作矢量化。a, b = (some numpy arrays)编辑:此操作是矢量化的吗，即计算是否由SIMD操作组成？
浏览 13提问于2017-07-06得票数 30
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高维numpy非标准点积
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我试着用NumPy向量化一个循环，但是我卡住了，我有一个形状为(NN,NN)的矩阵A，我定义A点积为 return v.T @ A @ ures = np.zeros((N,K)) for k in range(K):
res[n,k] = scalA(
浏览 2提问于2020-12-17得票数 0
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我有两个预测器-我想使用tf-idf向量化它们中的每一个(我不想连接它们，因为我们需要每个都有单独的词汇表)。我是否应该将tf-idf向量化器应用于每个功能，然后连接这些功能。例如，如果我将tf-idf应用于predictor1，我会从中获得100个特征，并从predictor2中获得200个特征。我对训练数据的特征是300 (100+200)。我的想法是正确的吗？我将从这里得到两个矩阵</
浏览 3提问于2021-04-13得票数 0
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