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python - scipy.sparse 默认值

稀疏矩阵格式(dok)假定不在字典中的键的值等于零。有没有办法让它使用零以外的默认值?此外,有没有一种方法可以计算稀疏矩阵的对数(类似于常规numpy矩阵中的np.log) 最佳答案 该功能不是内置的,但如果您真的需要它,您应该能够编写自己的dok_matrix类,或者是Scipy的子类。Scipy实现是here.至少在调用dict.*的地方,需要更改默认值---并且可能需要进行一些其他更改。但是,我会尝试重新表述问题,这样就不需要了。例如,如果你做线性代数,你可以分离常数项,然后做fromscipy.sparse.linalgim

python - scipy.sparse 矩阵的 bool 运算

我有一组填充bool值的稀疏矩阵,我需要对其执行逻辑运算(主要是按元素或)。与在numpy中一样,使用dtype='bool'对矩阵求和给出元素方面的或,但是有一个讨厌的副作用:>>>fromscipyimportsparse>>>[a,b]=[sparse.rand(5,5,density=0.1,format='lil').astype('bool')...forxinrange(2)]>>>b'with2storedelementsinLInkedListformat>>>>a+b'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>数据

python - 如何使用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 在 tensorflow 中实现加权交叉熵损失

我开始使用tensorflow(来自Caffe),我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签,而不是onehot编码。现在,我想根据类标签使用权重;我知道,如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码),这可能可以通过矩阵乘法来完成,有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情? 最佳答案 importtensorflowastfimp

python - ValueError : Can not squeeze dim[1], 期望维度为 1,'sparse_softmax_cross_entropy_loss 得到 3

我尝试用本地镜像替换训练和验证数据。但是在运行训练代码时,出现了错误:ValueError:Cannotsqueezedim[1],expectedadimensionof1,got3for'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze'(op:'Squeeze')withinputshapes:[100,3].不知道怎么解决。模型定义代码中没有可见变量。代码修改自TensorFlow教程。图片是jpg。这里是详细的错误信息:INFO:tensorflow:Usingdefaultconfi

python:当您使用random.choice(seq)从序列中随机选择一个元素时如何知道索引

我非常清楚如何使用random.choice(seq)从列表中选择一个随机项,但我如何知道该元素的索引? 最佳答案 importrandoml=['a','b','c','d','e']i=random.choice(range(len(l)))printi,l[i] 关于python:当您使用random.choice(seq)从序列中随机选择一个元素时如何知道索引,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverf

python - 使用tensorflow构建seq2seq模型时出错

我试图理解在tensorflow的seq2seq.py中定义的seq2seq模型。我使用从tensorflow附带的translate.py示例中复制的一些代码。我不断收到同样的错误,真的不明白它从何而来。重现错误的最小代码示例:importtensorflowastffromtensorflow.models.rnnimportrnn_cellfromtensorflow.models.rnnimportseq2seqencoder_inputs=[]decoder_inputs=[]foriinxrange(350):encoder_inputs.append(tf.placeho

python - 切片 scipy.sparse 矩阵的最快方法是什么?

我一般用matrix[:,i:]它似乎没有我预期的那么快。 最佳答案 要获得稀疏矩阵作为输出,进行行切片的最快方法是使用csr类型,对于列切片csc,asdetailedhere.在这两种情况下,您只需要做您当前正在做的事情:matrix[l1:l2,c1:c2]如果你想要一个ndarray作为输出,直接在ndarray对象中执行切片可能会更快,你可以使用从稀疏矩阵中获得它>.A属性或.toarray()方法:matrix.A[l1:l2,c1:c2]或:matrix.toarray()[l1:l2,c1:c2]如以下评论所述,如果

linux - 使用 for 循环 seq 分配动态 bash 变量名

所以我正在尝试做一些事情,不确定是否可行。我有以下代码:foriin{0..5};doif[[-f./user$i]];thengroup$i=$(grep-w"group"./user0|awk'{print$2}'|perl-lape's/\s+//sg')我想要做的是为{0..5}的每个实例分配一个唯一的变量,因此group1group2group3group4为每个变量名称。然后我会将./user0更改为./user$i并根据我的顺序创建一个动态变量列表。这可能吗?尝试执行此操作时出现以下错误,我不确定我实际做了哪些bash不喜欢的事情。test.sh:line16:group

c++ - 为什么不能在声明中包含多个 decl-specifier-seq?

以下是无效代码:inti=0,doublej=2.0;标准草案说明了原因:[N4140/7.1.6]2Asageneralrule,atmostonetype-specifierisallowedinthecompletedecl-specifier-seqofadeclarationorinatype-specifier-seqortrailing-type-specifier-seq.Theonlyexceptionstothisrulearethefollowing:—constcanbecombinedwithanytypespecifierexceptitself.—vola

c++ - 标准 C++11 是否保证 memory_order_seq_cst 防止 StoreLoad 围绕原子进行非原子重新排序?

标准C++11是否保证memory_order_seq_cst防止StoreLoad围绕非原子内存访问的原子操作重新排序?众所周知,有6个std::memory_orders在C++11中,其指定多么规律,非原子内存访问将围绕原子操作进行排序-工作草案,C++编程语言标准2016-07-12:http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2016/n4606.pdf§29.3Orderandconsistency§29.3/1Theenumerationmemory_orderspecifiesthedetailedregular