Sparse

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6-2训练模型的3种方法——eat_tensorflow2_in_30_days

6-2训练模型的3种方法模型的训练主要有内置fit方法、内置train_on_batch方法、自定义训练循环。注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import * #打印

tensorflow中model.fit()用法

tensorflow中model.fit()用法model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit( 训练集的输入特征，训练集的标签， batch_size, #每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征，

paddle 动态图自定义 layer

class DNN(paddle.nn.Layer): #DNN层，负责抽取high-order特征 def __init__(self, sparse_feature_number, sparse_feature_dim, dense_feature_dim, num_field, layer_sizes): super(DNN, self).__init__() self.sparse_feature_number

git clone/pull 仓库单个目录、文件夹

使用git的sparse-checkout. 步骤如下： 1、创建空仓库 mkdir my-prj && cd my-prj git init #初始化 2、拉取远程仓库信息 git remote add -f origin http://oauth2:your-token-here@your-git-repo-path.git # 获取远程仓库的文件和分支等信息 3、开启 sparse clone git

Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape re

Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 208, 1] 情景：在卷积用于结构化数据时，自定义Keras类中Conv2D卷积调用报错报错原因：输入数据是3维的，不符合卷积要求，卷积要求是4维的卷积计算要求输入

ST表（Sparse Table）

文章目录一、介绍1.作用——可重复贡献问题2.ST表的优劣二、实现（基于RMQ）1.预处理2.查询3.对数优化4.模板代码一、介绍 1.作用——可重复贡献问题对于操作 o p t

稀疏sparse array数组

二维数组的很多值都是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据当数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组稀疏数组的处理方法： 1记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模

解决调用torch_geometric报错No module named ‘torch_sparse‘等问题，以及torch_sparse torch_scatter等的安装问题

出现的问题：torch_geometric报错会出现为torch_sparse torch_scatter等的问题最近又开始搞图神经网络方面的东西，要用到torch_geometric。但是写好代码后发现会出现报错： Traceback (most recent call last): File "d:/env/CProjects/GCN/GAT.py", line 10, in <module>

（四）Linux内存模型之Sparse Memory Model

1. 介绍顺着之前的分析，我们来到了bootmem_init()函数了，本以为一篇文章能搞定，大概扫了一遍代码之后，我默默的把它拆成了两部分。bootmem_init()函数代码如下： void __init bootmem_init(void) { unsigned long min, max; min = PFN_UP(memblock_start_of_DRAM()); max = PFN_D

异常检测论文阅读《Sparse Reconstruction Cost for Abnormal Event Detection》CVPR 2011

《Sparse Reconstruction Cost for Abnormal Event Detection》CVPR 2011 In this paper, we propose a general abnormal event detection framework using sparse representation for both LAE and GAE. 在本文中，作者提出了一个使用稀疏表示的LAE和GAE的通用异常事件检测框

keras损失函数踩坑

出现报错logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [32,4] and labels shape [128]，点开链接查看解决方法报错原因：发现我使用的label是one-hot encoding,所以不能使用sparse_categorical_crossentropy,必须使用 categorical_crossentropy 。

torch.spmm矩阵乘法

Torch.spmm只支持 sparse 在前，dense 在后的矩阵乘法，两个sparse相乘或者dense在前的乘法不支持，当然两个dense矩阵相乘是支持的。 import torch if __name__ == '__main__': indices = torch.tensor([[0,1], [0,1]]) values = torch.tensor(

Attentional Factorization Machine（AFM）复现笔记

声明：本模型复现笔记记录自己学习过程，如果有错误请各位老师批评指正。之前学习了很多关于特征交叉的模型比如Wide&Deep、Deep&Cross、DeepFM、NFM。对于特征工程的特征交叉操作，这些模型已经做的非常好了，模型进一步提升的空间已经很小了，所以很多研究者继续探索更多"结构"上的

稀疏数组。

问题：一、稀疏数组基本介绍：当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值时，可以使用稀疏数组来保存改数组(从而缩小程序的规模)。 1.1、稀疏数组的处理方法： 1)记录数组一共有几行几列，有多少不同的值 2)把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模

Sparse Convolution

参考： https://towardsdatascience.com/how-does-sparse-convolution-work-3257a0a8fd1 注：插图和部分内容理解来自于上述博客背景三维点云的数据相对于2D数据而言是极其稀疏的，因此提出可以针对稀疏数据来进行卷积，而不是扫描所有图像像素或者空间体素。以一个例子来进行3D

Java代码实现稀疏矩阵

/** * @description: 稀疏数组 * @author: Leon * @date: 2021/12/2 22:29 **/ public class Sparse { public static void main(String[] args) { int[][] array = new int[10][10]; array[1][3] = 1; array[2][4] = 2; //打印数组

打卡第五天，图的最短路径和距离

一、最短路径 1、sparse建立稀疏矩阵用川川给的案例建立稀疏矩阵，有两种方法 clc clear w=zeros(4); w(1,2)=2; w(1,3)=3; w(2,3)=6; w(2,4)=6; w(1,4)=8; G=sparse(w) 第一种方法我的理解建立一个零矩阵，将每个每条路径的值存放进矩阵中，在使用sparse建立稀疏矩阵。w的矩阵是这

pytorch batch sparse tensor (构建稀疏batch)

直接通过scipy sparse矩阵转化, 这个方法的缺点是不能构建 batch 的sparse tensor def sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(sparse_mx): """Convert a scipy sparse matrix to a torch sparse tensor.""" # sparse_mx = sp.coo_matrix(sparse_mx)

稀疏数组

稀疏数组学习就了如果累了，就休息一下，不要疲劳学习，效果不好，要永远对知识充满渴望 /* 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

【3D 目标检测】Voxel Transformer for 3D Object Detection

一核心思想本文主要是在3D backbone上用到了改进的transformer方法，以便更好的提取特征。也就是在sparse voxel module和submanifold voxel module的基础上使用transformer进行特征的提取。提出两种attention的机制，分别为Local Attention 和 Dilated Attention。之后

深度学习之图像分类（二十八）-- Sparse-MLP(MoE)网络详解

深度学习之图像分类（二十八）Sparse-MLP(MoE)网络详解目录深度学习之图像分类（二十八）Sparse-MLP(MoE)网络详解1. 前言2. Mixture of Experts2.1 背景2.2 MoE2.3 损失函数2.4 Re-represent Layers 3. 消融实验4. 反思与总结本工作向 Vision MLP 中引入 Mixture-of-Expert

windows安装CPU版本 torch_geometric教程

由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装 torch_genmetric：Graph Neural Network Library for PyTorch，torch_genmetric 封装了图神经网络常用的算法，例如 GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等等，因此安装其是十分必要的。本人环境配置：系统：windows10，python版本：3.6.1，pytorch版本：1.5.

对于scipy.sparse.csr_matrix的一点解释

csr_matrix的API reference是这样写的：scipy.sparse.csr_matrix — SciPy v1.7.1 Manualhttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html#:~:text=csr_matrix%20%28%28data%2C%20indices%2C%20indptr%29%2C%20%5Bshape%3D%20%28M%2C%20N%29%

稀疏矩阵

目录稀疏矩阵为什么稀疏矩阵常用稀疏矩阵1. coo：Coordinate matrix2. csr和csc：Compressed Sparse Row/Column matrixpython中的scipy.sparse支持的稀疏格式常用api 稀疏矩阵插播一期稀疏矩阵。为什么稀疏矩阵在实际应用中，矩阵大多时候都是稀疏的（例如大图的邻接矩阵），稀疏矩阵能减