numpy-einsum

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produit scalaire numpy pour tenseurs (fois 3d 2d)

Actuellement j'utilise Na = (3, 2, 4) Nb = Na[1:] A = np.arange(np.prod(Na)).reshape(Na) b = np.arange(np.prod(Nb)).reshape(Nb) Je veux calculer: r = np.empty((A.shape[0], A.shape[2]) for i in r

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Batch convolution 2d en numpy sans scipy?

J'ai un lot de bm x n images stockées dans un tableau x, et un filtre convolutionnel f de taille p x q que je voudrais appliquer à chaque image (puis utilisez la mise en commun de somme et de stocker

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Remplacer le produit séquentiel et somme avec une opération matricielle plus rapide en 3D

Dans mon script en cours de Théano le goulot d'étranglement est le code suivant: import numpy as np axis = 0 prob = np.random.random((1, 1000, 50)) cases = np.random.random((1000, 1000, 50)) sta

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Arange vectorisé utilisant np.einsum pour raycast

J'ai un point D dimensionnel et un vecteur, p et v, respectivement, un nombre positif n, et une résolution. Je veux obtenir tous les points après avoir ajouté successivement la résolution du vecteur v

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Façon rapide de définir les diagonales d'une matrice (M x N x N)? Einsum/n-dimensionnel fill_diagonal?

J'essaie d'écrire du code rapide et optimisé basé sur des matrices, et j'ai récemment découvert l'einsum comme un outil permettant une accélération significative. Est-il possible de l'utiliser pour dé

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tensorflow einsum vs matmul vs tensordot

En tensorflow, les fonctions tf.einsum, tf.matmul et tf.tensordot peuvent toutes être utilisées pour les mêmes tâches. (Je me rends compte que tf.einsum et tf.tensordot ont des définitions plus généra

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Pourquoi `numpy.einsum` fonctionne plus vite avec` float32` qu'avec `float16` ou` uint16`?

Dans mon indice de référence en utilisant numpy 1.12.0, le calcul des produits de point avec float32ndarrays est beaucoup plus rapide que les autres types de données: In [3]: f16 = np.random.random((5

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En utilisant plus de 26 indices dans tf.einsum?

Est-il possible d'utiliser plus de 26 lettres minuscules comme indices dans tf.einsum? Numpy permet également d'utiliser des lettres majuscules, c'est-à-dire np.einsum('zA,AB->zB',M1,M2) tandis que tf

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produit numpy dot du sous-réseau?

J'ai deux ndarray comme n1 = np.array([1,2,3,4]) n2 = np.array([1,2,3,4]) Bien que le produit scalaire d'entre eux peut faire facilement avec np.dot(n1, n2), ce qui donne 30 comme la bonne réponse.

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Multipliant par éléments sur l'axe final de deux tableaux

Étant donné un tableau 3D et un tableau 2D, a = np.arange(10*4*3).reshape((10,4,3)) b = np.arange(30).reshape((10,3)) Comment puis-je utiliser par éléments multiplication à travers l'axe final de c