在Pytorch上使用稀疏矩陣 最近在寫一個NLP的小項目,用到了Pytorch做神經網絡模型。但是眾所周知NLP的一個特點就是特征矩陣是稀疏矩陣,當時處理稀疏矩陣用的是scipy.sparse,現在要把它放到Pytorch中,還是費了一點周折的 首先,如何把python的二維數組 ...
sparse matrix稀疏矩陣不同的存儲形式在sparse模塊中對應如下: 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 推薦指數:
在Pytorch上使用稀疏矩陣 最近在寫一個NLP的小項目,用到了Pytorch做神經網絡模型。但是眾所周知NLP的一個特點就是特征矩陣是稀疏矩陣,當時處理稀疏矩陣用的是scipy.sparse,現在要把它放到Pytorch中,還是費了一點周折的 首先,如何把python的二維數組 ...
使用estimatedRowHeight的優缺點 1.優點 1> 可以降低tableView:heightForRowAtIndexPath:方法的調用頻率 2> 將【計算cell高度的操作】延遲執行了(相當於cell高度的計算是懶加載的) 2.缺點 1> ...
鄰接矩陣的優點: (1)可以通過M[u][v]直接引用邊(u, v), 因此只需常數時間(O(1))即可確定頂點u 和頂點v 的關系 (2)只要更改M[u][v] 就能完成邊的添加和刪除, 簡單且高效O(1) 鄰接矩陣的缺點: (1)消耗的內存空間等於頂點的平方數。如果圖的邊數較少(稀疏圖 ...
稀疏矩陣的定義 對於那些零元素數目遠遠多於非零元素數目,並且非零元素的分布沒有規律的矩陣稱為稀疏矩陣(sparse)。 人們無法給出稀疏矩陣的確切定義,一般都只是憑個人的直覺來理解這個概念,即矩陣中非零元素的個數遠遠小於矩陣元素的總數,並且非零元素沒有分布規律。 稀疏矩陣的壓縮存儲 ...
這個代碼貌似有點問題,運行結果就不貼了。 這是我寫的代碼: 運行結果: ...
的第一個字段出現在查詢條件中,該索引才可能被使用,因此將應用頻度高的字段,放置在復合索引的前面,會使系統最 ...
使用css框架的優點 1.加速開發 CSS框架提供通用的代碼(如reset,和移動端開發的一些常用設置)和許多豐富的UI組件樣式——因此我們不需要從頭開始寫。 2.無兼容性煩惱 CSS框架解決了各個瀏覽器下的兼容性問題,使用css框架做的網站或web應用在所有瀏覽器下的表現都一致。所以我 ...
mintUI 是一款依托於Vue.js的組件化方案,具體引入方式在官網(http://mint-ui.github.io/#!/zh-cn)首頁就有,這里不詳細介紹,只是講解如何更快速的理解 和 ...