稀疏矩阵coo_matrix的乘法】的更多相关文章

稀疏矩阵的乘法在做基于n-gram的分类的时候还是相当有用的,但是由于网上资料太少,所以折腾了几天才算折腾出来. 首先scipy包里常见的稀疏矩阵有三种形式, coo_matrix, csr_matrix, csc_matrix. coo_matrix: A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix: Compressed Sparse Column matrix csr_matrix: Compressed Sparse Row matrix…
from 博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 本文主要围绕scipy中的稀疏矩阵展开,也会介绍几种scipy之外的稀疏矩阵的存储方式. dok_matrix 继承自dict,key是(row,col)构成的二元组,value是非0元素. 优点: 非常高效地添加.删除.查找元素 转换成coo_matrix很快 缺点: 继承了dict的缺点,即内存开销大 不能有重复的(row,col) 适用场景: 加载数据文件时使用dok…
GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法.提供了可用于构建GPU加速求解器的功能.cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用.使用cuSPARSE,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSPARSE性能 cuSPARSE库针对NVIDIA GP…
参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相…
1.各种排序 #include<iostream> using namespace std; //-------直接插入排序 void InsertSort(ElemType A[],int n) { ElemType x; int i,j; ;i<n;i++) { x=A[i]; ;j>=;j--) ]=A[j]; else break; A[j+]=x; } } //---------------------- //-------希尔排序----- void ShellSort…
cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性 深度神经网络在各种领域(例如计算机视觉,语音识别和自然语言处理)中均具有出色的性能.处理这些神经网络所需的计算能力正在迅速提高,因此有效的模型和计算至关重要.神经网络剪枝(删除不必要的模型参数以生成稀疏网络)是一种在保持准确性的同时降低模型复杂性的有用方法. 为了利用细粒度的网络剪枝,NVIDIA Ampere GPU架构引入了细粒度的结构稀疏性的概念.在NVIDIA A100 GPU上,结构显示为2:4模式:每四个元素中至少有两个…
题目链接 题意:有n个猫,开始的时候每个猫都没有坚果,进行k次操作,g x表示给第x个猫一个坚果,e x表示第x个猫吃掉所有坚果,s x y表示第x个猫和第y个猫交换所有坚果,将k次操作重复进行m轮,问最后这n个猫各自有多少坚果. 题解:构造(n+1)*(n+1)的单位矩阵,data[i][j]表示第i个猫与第j个猫进行交换,最后一列的前n项就是每个猫的坚果数目,s操作就交换对应行,矩阵快速幂时间复杂度O(n^3*log2(m))会超时,我们注意到在n*n的范围内每一行只有一个1,利用稀疏矩阵的…
原创声明:本文系作者原创,转载请写明出处. 一.前言       前几天由于科研需要,一直在搞矩阵的稀疏表示的乘法,不过最近虽然把程序写出来了,还是无法处理大规模的矩阵(虽然已经是稀疏了).原因可能是结果不够稀疏.或者相乘的矩阵本来也不稀疏.      还是把实现的程序放在这里.以供以后研究使用. 二.程序实现功能     首先封装稀疏矩阵为三元组形式.     程序的主要功能有: 稀疏矩阵的转置 稀疏矩阵的乘法 稀疏矩阵的加法 以及相应的导入文本文件(矩阵)等. 三.代码展示 以下程序由ecl…
[抄题]: 给定两个 稀疏矩阵 A 和 B,返回AB的结果.您可以假设A的列数等于B的行数. [暴力解法]: 时间分析: 空间分析: [思维问题]: [一句话思路]: 如果为零则不相乘,优化常数的复杂度. [输入量]:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入): [画图]: [一刷]: 是ans[i][j] 元素变化来进行具体的加减操作,而不是无参数的ans[][] 用来声明,搞混了 [二刷]: [三刷]: [四刷]: [五刷]: [五分钟肉眼debug的…
import threading, time import numpy as np res = [] class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,i,j,m1,m2): threading.Thread.__init__(self) self.x, self.y = i,j self.m1, self.m2 = m1, m2 def run(self): global res, lock if lock.acquire(): m1 =…