标量简单操作 长度 向量简单操作 长度 其他操作 矩阵简单操作 乘法（矩阵*向量） 乘法（矩阵*矩阵） 范数 取决于如何衡量b和c的长度常见范数矩阵范数：最小的满足的上面公式的值Frobenius范数 特殊矩阵对称和反对称 正
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2024-08-15 13:50:15
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# Python矩阵转化为稀疏矩阵
在计算机科学中，稀疏矩阵是一种特殊的矩阵类型，其中大部分元素为零。稀疏矩阵在处理大规模数据时非常有用，因为它们可以节省内存空间并提高计算效率。在Python中，我们可以使用不同的方法将密集矩阵转化为稀疏矩阵。
## 密集矩阵和稀疏矩阵
密集矩阵是指大部分元素都不是零的矩阵，而稀疏矩阵则是指大部分元素都是零的矩阵。在处理大规模数据时，我们通常会遇到稀疏矩阵，
原创
2024-06-23 04:30:47
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理论内容引自 最近在研究机器学习相关内容，后面会尽量花时间整理成一个系列的博客，然后朋友让我帮他实现一种基于SVR支持向量回归的图像质量评价方法，然而在文章的开头竟然发现 灰度共生矩阵这个陌生的家伙，于是便有此文。 主要参考博客1： 主要参考博客2： 主要参考博客3： 主要参考博客4：1.灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等
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2024-10-24 16:43:22
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Time Limit: 20 secondMemory Limit: 20 MB问题描述大部分元素为0的矩阵称为稀疏矩阵，假设有k个非0元素，则可以把稀疏矩阵用k*3的矩阵简记之，其中第一列是行号，第二列是列号，第三列是该行、该列下的非0元素的值。试编制一程序，读入一稀疏矩阵，并转换成简记形式输出！...
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2017-10-06 19:23:00
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过
# 如何将矩阵转化为稀疏矩阵的存储方式
## 1. 整体流程
下面是将矩阵转化为稀疏矩阵的存储方式的流程：
```mermaid
flowchart TD
A(创建一个稠密矩阵) --> B(转化为稀疏矩阵)
B --> C(存储稀疏矩阵)
```
## 2. 每一步的具体操作
### 步骤1：创建一个稠密矩阵
首先，我们需要创建一个稠密矩阵，然后将其转化为稀疏矩阵。
原创
2024-07-11 06:06:37
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torch.transpose与tensor.permute——数组的转置torch.transpose——交换两个维度代码案例tensor.permute——交换多个维度代码案例区别扩展官方文档 torch.transpose——交换两个维度torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor功能：将输入数组的dim0维度和dim1维度交换输入：
input：
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2024-02-14 19:44:45
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稀疏矩阵在Python科学计算中的实际意义对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大
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2024-05-27 16:38:55
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# 如何实现“矩阵转化成稀疏矩阵”在PyTorch中的操作
在深度学习和数据科学的应用中，矩阵操作是很常见的任务。尤其是当处理大型数据集时，稀疏矩阵能有效节省存储空间和计算资源。在本篇文章中，我们将一起学习如何使用PyTorch将一个普通矩阵转换为稀疏矩阵。
## 项目流程
首先，我们需要了解实现这一目标的整体流程。下面是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-16 05:16:20
291阅读
第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices, values, siez=None,*, dtype=None, requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个Coordinate(COO) 格式的稀疏矩阵，返回值也就h是一个tensor稀疏矩阵指矩阵中的大多数元素的值都为0，由于其中非常多的元素都是0，使用常规方法进行存储非常的
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2023-11-29 01:25:22
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# 将数据转化为张量的步骤
为了帮助你学会如何将数据转化为张量，在这里我将为你详细介绍整个流程。首先我们来看一下整个过程的步骤，然后针对每一步进行代码示例和解释。
## 步骤
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 将数据转化为张量
## 代码示例和解释
### 步骤1：导入必要的库
在Python中，我们通常使用`numpy`库来处理数据，使用`torch`库来操作张量。首先我们需
原创
2024-03-23 04:39:19
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Pytorch加载图片数据集的两种方式前言使用torchvision.datasets中的ImageFolder完整代码使用torch.utils.data.Dataset完整代码 前言在Pytorch中加载图片数据集一般有两种方法。 第一种是使用 torchvision.datasets中的ImageFolder来读取图片然后用 DataLoader来并行加载，适合图片分类问题，简单但不灵活；
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2023-06-25 09:54:22
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1 稀疏矩阵介绍 在networkx包中，很多运算返回的是sparse matrix（如nx.laplacian_matrix），这是稀疏矩阵格式。隶属于scipy.sparseimport networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_f
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2023-11-23 22:32:56
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稀疏矩阵定义：稀疏矩阵的原理是将矩阵中的非零元素用一个三元组来表示，然后保存在数组中，而那些零元素就不保存，从而达到压缩的目的。三元组(i, j, k)表示第i行第j列的值是k。所以一个矩阵就可以用一个数组来表示了，数组的每一个元素就是一个三元组，并且排列的顺序是，行号递增，如果行号相等，则列号递增。如何实现稀疏矩阵的转置：矩阵的转置就是将i行j列的元素放到j行i列。对于三元组我们要将(i, j,
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2024-05-16 09:58:40
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稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀疏表达。即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征。在神经网络中即体现出前一层是未加工的像素，而后一层就是对这些像素的非线性
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2024-01-20 22:17:55
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# PyTorch将稠密矩阵转换为稀疏矩阵
在机器学习和深度学习中，数据的表示方式往往决定了模型的性能。在处理大规模数据时，稀疏矩阵可以显著减少内存和计算负担。因此，了解如何在PyTorch中将稠密矩阵转换为稀疏矩阵是非常重要的。本文将详细介绍此过程。
## 步骤流程
以下是将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的步骤流程表：
| 步骤编号 | 步骤描述
4.2 张量积4.2.1 定义设 ， ，则称分块矩阵 为 与 的张量积，记作 eg张量积不满足交换律 ，即 定理两个上三角的张量积也是上三角两个对角阵的张量积是对角阵4.2.2 计算a. 分块法右进右出一般情况下：b. 向量与向量张量积c. 向量与矩阵张量积4.2.3 运算律数乘： 分配律(右进右出)： ，结合律：吸收律：推论：eg：转置与求逆公式：若A与B都是U阵，则 秩公式：推论：由于
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2024-04-28 10:35:18
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在PyTorch中，广播（broadcasting）是一种用于扩展张量形状以进行元素级操作的强大机制。这一特性在深度学习中尤为重要，尤其是在需要对不同大小的张量进行运算时。下面，我们将深入探讨PyTorch如何将张量广播为矩阵，并结合具体场景和示例进行详细分析。
### 背景定位
随着人工智能和深度学习的普及，数据处理能力变得越来越重要。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，因其灵活性和易
Tricks1. torch.sparse.FloatTensor(position, value)稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量(每一维中存储多个值)。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造2. 查看list的维度信息利用np.array()转换成nadrray类型数据，输出shape属性即可3. torch.mul()和torch.mm()的区别
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2023-11-26 11:55:34
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# 如何使用Python将矩阵转化为图像
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向您展示如何使用Python将一个矩阵转化为图像。这对于初学者来说可能会有些困难，但是我会一步一步地为您解释整个过程。首先，让我们来看一下整个流程的步骤。
```mermaid
journey
title 整个过程
section 操作步骤
开发者 -> 小白: 介绍整个转化过程
原创
2024-06-10 04:32:31
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