numpy-einsum

3зной

1ответ

У меня есть следующая проблема. По соображениям производительности я использую numpy.tensordot и, таким образом, мои значения хранятся в тензорах и векторах. Один из моих расчетов выглядит следующим о

1зной

1ответ

Среднее тензорное произведение

У меня есть другой вопрос, связанный с моей последней проблемой (Python tensor product). Там я нашел ошибку в своих расчетах. С np.tensordot я вычисляю следующее уравнение: < ..> должен отображать сре

1зной

1ответ

Каков эффективный способ умножения цепочки тензоров в тензорном потоке

У меня есть 3 разреженных тензора размеров A = P * N, B = Q * N и C = R * N. Каков эффективный способ вычисления матрицы произведения A * B * C такой, что размерность матрицы произведения P * Q * R в

2зной

1ответ

векторизовать NumPy тройное произведение на 2D массива

Я пытаюсь векторизации следующую операцию тройного продукта на N x N массив называется p ниже: for j in range(len(p)): for k in range(len(p)): for l in range(len(p)): h[j, k, l] = p[

1зной

1ответ

Эффективное сокращение тензора в python

У меня есть список L тензоров (ndarray объектов) с несколькими индексами каждый. Мне нужно сжать эти индексы согласно графику соединений. подключений кодируются в списке кортежей в форме ((m,i),(n,j))

4зной

1ответ

numpy: избавиться от цикла for путем широковещания

Я пытаюсь реализовать Алгоритм максимизации ожиданий для модели гауссовой смеси в python. У меня есть следующая строка для вычисления гауссова вероятности р моих данных X данных среднего му и ковариац

2зной

1ответ

Nump einsum broadcasting

Может кто-нибудь объяснить, как широковещательная (многоточие) работает в функции numpy.einsum()? Некоторые примеры, чтобы показать, как и когда они могут быть использованы, будут очень признательны.

1зной

2ответ

cross products with einsums

Я пытаюсь вычислить перекрестные произведения многих векторных пар 3x1 как можно быстрее. Это n = 10000 a = np.random.rand(n, 3) b = np.random.rand(n, 3) numpy.cross(a, b) дает правильный ответ,