我需要形成一个总大小为2,886 X 2,003,817的2D矩阵。我尝试使用numpy.zeros创建一个2D零元素矩阵,然后计算并分配矩阵的每个元素(它们中的大多数是零子,我需要替换其中的一些)。但是当我尝试numpy.zero初始化我的矩阵时,我得到了以下内存错误:我还尝试在不初始化的情况下形成矩阵。
如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向
在PyKeops package中,没有可用于矩阵-矩阵乘法的公式。相反,他们实现了类似于numpy.tensordot的东西。我有两个大小为m x n和n x n的矩阵A,B。有没有办法用numpy.tensordot复制A @ B?import numpy as npA = np.random.random((m,n))
result1 = A