我运行了一个小实验来对 tf.sparse_tensor_dense_matmul 操作进行基准测试。不幸的是，我对结果感到惊讶。
我正在运行稀疏矩阵、密集 vector 乘法和变化
在增加每次运行的稀疏性的同时，我减少了列。这意味着非零值的数量 (nnz) 始终保持不变(每行 100 个)。
在测量计算 matml 操作所需的时间时，我希望它会保持不变(因为输出大小和 nnz 会发生变化)。
我看到的是以下内容:
我查看了 C++ 代码，看是否能找出导致该结果的任何原因。不过，考虑到 C++ 代码，我希望每次运行的时间相同。如果我对代码的理解正确，它会遍历稀疏矩阵 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/sparse_tensor_dense_matmul_op.cc#L239) 的所有 nnz 值。对于每个 nnz 值，它循环遍历第二个密集矩阵的所有列(在我的例子中它只有一列，因为它是一个 vector )(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/sparse_tensor_dense_matmul_op.cc#L245)。
我可以想象第二个矩阵/vector 的行数影响性能的唯一一点是 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/sparse_tensor_dense_matmul_op.cc#L246如果它遍历第二个矩阵/vector 的所有行，则洞察“maybe_adjoint_b”函数以到达当前需要的行。
[“maybe_adjoint_b”调用让我感到不安的是，调用它时使用作为行索引传递的变量“k”。不过，我认为“m”是行索引，“k”是稀疏矩阵的列索引。]
问题:为什么 matmul 运算的执行时间不同，即使 nnz 和输出大小始终相同？
最佳答案
我实际上认为这不是 TensorFlow 的问题，而是第一种情况下输入 vector 的 8MB 输入不适合 L2 内存。在所有其他情况下， vector <= 800kb="" 并适合="" l2="">
关于python - TensorFlow tf.sparse_tensor_dense_matmul，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39135024/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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