numpy-einsum

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다음과 같은 문제가 있습니다. 성능상의 이유로 나는 numpy.tensordot을 사용하고 따라서 내 값을 텐서와 벡터에 저장합니다. 내 계산의 하나는 다음과 같습니다 : <w_j>는 w_j 및 <sigma_i>sigma_i의 기대 값의 기대 값이다. (아마도 나는 시그마라고 부름을해야합니다. 왜냐하면 그것은 표준 편차와 아무런 관련이 없기 때문입니다) 이

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평균 텐서 곱

마지막 문제 (Python tensor product)와 관련된 다른 질문이 있습니다. 거기서 계산에 실수를 발견했습니다. np.tensordot을 사용하면 다음 방정식을 계산합니다. < ..> 평균을 표시해야합니다. 파이썬 코드에서이 (한국 동서 발전은 벡터이며 텐서를 재) 같이 않습니다 q1 = numpy.tensordot(re, ewp, axes=(1

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numpy.einsum()에 대한 추가 정보

numpy.einsum() 함수를 이해하려고하는데 문서뿐만 아니라 this answer에서 stackoverflow 여전히 몇 가지 질문을 남겨주세요. 답변에 정의 된 아인슈타인 합계와 행렬을 봅시다. A = np.array([0, 1, 2]) B = np.array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7],

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tensorflow에서 tensors의 체인을 곱하는 효율적인 방법은 무엇입니까

3 차원 A = P * N, B = Q * N 및 C = R * N의 세 가지 텐서가 있습니다. 제품 매트릭스 A * B * C를 계산하는 효율적인 방법은 무엇입니까? 즉, 제품 매트릭스의 차원은 텐서 흐름에서 P * Q * R입니다. 나는 tf.matmul을 시도한 후 tf.reshape를 사용했지만 위에 명시된 차원의 제품 행렬을 제공하지 않습니다. 감

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Eigen :: Tensor 수축에서 텐서를 서로 바꾸면 다른 결과가 발생합니다.

나는 텐서 수축에 의존하는 C++ 라이브러리를 만들고 있습니다. 여기에 전체 응용 프로그램을 게시하지는 않겠지 만 다음과 같이 설명했습니다. 우리는 장난감 순위 4 텐서, 아무것도 없지만 (0, 1, ..., 15) 재편 정의 Eigen::Tensor<double, 4> T (2, 2, 2, 2); for (size_t i = 0; i < 2; i++)

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(M x N x N) 행렬의 대각선을 설정하는 빠른 방법? Einsum/n 차원 fill_diagonal?

필자는 행렬을 기반으로 한 빠르고 최적화 된 코드를 작성하려고 노력 중이며 최근에는 einsum이 속도 향상을위한 도구로 사용되었습니다. 다차원 배열의 대각선을 효율적으로 설정하는 데 사용할 수 있습니까? 아니면 데이터 만 반환 할 수 있습니까? 내 문제는 각 사각형 (N x N) 행렬의 열을 합산하여 사각형 행렬 (모양 : M x N x N)의 배열에 대

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numpy : 방송으로 for 루프를 제거하십시오.

파이썬에서 Gaussian Mixture Model의 Expectation Maximization Algorithm을 구현하려고합니다. for i in range(len(X[0])): p[i] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,i],mu,sigma) 내가 알고 싶어 : 은 내가 가우스 분포의 무 및 공분

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tensorflow einsum 대 matmul 대 tensordot

tensorflow에서 함수 tf.einsum, tf.matmul 및 tf.tensordot은 모두 동일한 작업에 사용할 수 있습니다. (나는 tf.einsum과 tf.tensordot에 더 일반적인 정의가 있다는 것을 알고 있으며, tf.matmul에는 배치 기능이 있습니다.) 세 가지 중 하나를 사용할 수있는 상황에서 한 기능이 가장 빠른 경향이 있습니

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tf.einsum에서 26 개가 넘는 색인을 사용하고 있습니까?

tf.einsum에서 26 개 이상의 소문자를 색인으로 사용할 수 있습니까? Numpy도 대문자를 사용할 수 있습니다. 즉, np.einsum('zA,AB->zB',M1,M2)입니다. 반면에 tf.einsum은 오류를 반환합니다. 이것은 텐서 네트워크를 축소하는 데 매우 유용합니다.

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einsums와 교차하는 제품

가능한 한 빨리 많은 3x1 벡터 쌍의 교차 곱을 계산하려고합니다. 이 n = 10000 a = np.random.rand(n, 3) b = np.random.rand(n, 3) numpy.cross(a, b) 는 정답을 제공하지만, this answer to a similar question에 의해 동기, 나는 einsum 어딘가에 저를 얻을 것