在Pytorch上使用稀疏矩阵 最近在写一个NLP的小项目,用到了Pytorch做神经网络模型。但是众所周知NLP的一个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵,当时处理稀疏矩阵用的是scipy.sparse,现在要把它放到Pytorch中,还是费了一点周折的 首先,如何把python的二维数组 ...
sparse matrix稀疏矩阵不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr matrix arg , shape, dtype,copy, blocksize Block Sparse Row matrix coo matrix arg , shape, dtype,copy A sparse matrix in COOrdinate format. csc matrix arg , ...
2018-02-04 15:53 0 3724 推荐指数:
在Pytorch上使用稀疏矩阵 最近在写一个NLP的小项目,用到了Pytorch做神经网络模型。但是众所周知NLP的一个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵,当时处理稀疏矩阵用的是scipy.sparse,现在要把它放到Pytorch中,还是费了一点周折的 首先,如何把python的二维数组 ...
使用estimatedRowHeight的优缺点 1.优点 1> 可以降低tableView:heightForRowAtIndexPath:方法的调用频率 2> 将【计算cell高度的操作】延迟执行了(相当于cell高度的计算是懒加载的) 2.缺点 1> ...
邻接矩阵的优点: (1)可以通过M[u][v]直接引用边(u, v), 因此只需常数时间(O(1))即可确定顶点u 和顶点v 的关系 (2)只要更改M[u][v] 就能完成边的添加和删除, 简单且高效O(1) 邻接矩阵的缺点: (1)消耗的内存空间等于顶点的平方数。如果图的边数较少(稀疏图 ...
稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵(sparse)。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义,一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念,即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数,并且非零元素没有分布规律。 稀疏矩阵的压缩存储 ...
这个代码貌似有点问题,运行结果就不贴了。 这是我写的代码: 运行结果: ...
的第一个字段出现在查询条件中,该索引才可能被使用,因此将应用频度高的字段,放置在复合索引的前面,会使系统最 ...
使用css框架的优点 1.加速开发 CSS框架提供通用的代码(如reset,和移动端开发的一些常用设置)和许多丰富的UI组件样式——因此我们不需要从头开始写。 2.无兼容性烦恼 CSS框架解决了各个浏览器下的兼容性问题,使用css框架做的网站或web应用在所有浏览器下的表现都一致。所以我 ...
mintUI 是一款依托于Vue.js的组件化方案,具体引入方式在官网(http://mint-ui.github.io/#!/zh-cn)首页就有,这里不详细介绍,只是讲解如何更快速的理解 和 ...