实现稀疏矩阵相乘C/C++ 1、问题描述：已知稀疏矩阵A(m1,n1)和B(m2,n2),求乘积C(m1,n2)。A=|3 0 0 7| B=|4 1| C=|12 17|
|0 0 0 -1| |0 0| |0 -2|
|0 2 0 0| |1 -1| |0 0|
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2024-10-09 21:21:23
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在深度学习和数据科学的实践中，PyTorch 是一种流行的框架，而矩阵逐点相乘是线性代数中最基本的操作之一。通过逐点相乘，我们可以直接对两个相同形状的矩阵进行元素级的乘法。在本文中，我们将探讨如何高效地在 PyTorch 中实现这一操作的各个方面，包括备份策略、恢复流程和灾难场景等内容。
图示是对备份策略的思维导图，阐明了矩阵逐点相乘所需的数据存储和操作流程。备份策略的核心是确保在进行逐点相乘时
目录前言三阶张量的转置 前言我在我的pytorch专栏发布了一期pytorch入门之tensor，介绍了torch.tensor()的一些创建方式和常用方法，其中就有矩阵的转置方法----tensor.t()、tensor.transpose()和tensor.permute()。我只是用少量语言和代码介绍了这三种方法的用法，但其中的转置原理没有说清。今天咱们就来絮叨絮叨~相信学过线性代数的小伙
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2023-10-03 14:07:50
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在处理 PyTorch 中的三维矩阵相乘时，我们需要确保了解矩阵乘法的基本原理，并使用适当的工具和技巧来优化计算性能。以下是这个过程的详细记录，覆盖从环境预检到扩展部署的各个方面。
## 环境预检
在开始之前，首先需要确保我们有一套合适的硬件和软件环境。以下是我们的思维导图，帮助我们直观地了解所需的环境配置：
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
A[硬
# 使用 PyTorch 矩阵行相乘加速 GPU 计算
在现代深度学习应用中，矩阵运算占据了核心地位。尤其是在训练神经网络时，矩阵的乘法与操作频繁。为了提高计算效率，特别是在处理大规模数据时，我们常常会利用 GPU 的强大计算能力。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现矩阵的行相乘，并在 GPU 上加速计算。
## 什么是矩阵行相乘？
矩阵行相乘（或称向量点积）是指将两个矩阵的行进行相乘并
# PyTorch卷积变成矩阵相乘
## 1. 引言
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种重要的模型结构。CNN中最核心的操作就是卷积运算。PyTorch是一种常用的深度学习框架，提供了卷积运算的接口。然而，有时候我们希望将卷积运算转换为矩阵相乘的形式，以便在某些情况下更高效地实现。本文将介绍如何将PyTorch卷积转换为矩阵相乘
原创
2023-08-29 03:15:58
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一.前言在Pytorch Geometric中我们经常使用消息传递范式来自定义GNN模型，但是这种方法存在着一些缺陷：在邻域聚合过程中，物化x_i和x_j可能会占用大量的内存（尤其是在大图上）。然而，并不是所有的GNN都需要表达成这种消息传递的范式形式，一些GNN是可以直接表达为稀疏矩阵乘法形式的。在1.6.0版本之后，PyG官方正式引入对稀疏矩阵乘法GNN更有力的支持（torch-sparse中
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2023-10-15 11:05:14
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本文主要内容：
1. Pytorch变量的基础操作
2. Pytorch前向反馈网络的构建 3. 试着跑了一下Pytorch前往网络的反馈 基础 之从0开始什么是PyTorch构建和训练神经网络的框架，PyTorch在很多方面用起来和Numpy差不多，但是可以把PyTorch的张量扔进GPUs里训练。从神经网络说起深度学习是建立在神经网络上的。总体来说就是N多个神经
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2023-08-26 10:31:11
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# PyTorch中的稀疏矩阵相乘
在深度学习和机器学习的世界中，稀疏矩阵是一种非常重要的数据结构。稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，这种结构在处理图像、文本、推荐系统等任务时都很常见。在PyTorch中，我们可以直接使用稀疏矩阵来优化存储和计算效率。本文将介绍如何在PyTorch中进行稀疏矩阵相乘，并提供相应的代码示例。
## 什么是稀疏矩阵？
稀疏矩阵是矩阵中大多数元素为零的矩阵。与之相
#include<iostream>using namespace std;int main(){ const int row1=2,column1=3; const int row2=3,column2=4; const int
原创
2022-08-03 17:03:01
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#include "stdio.h"#include "stdlib.h"typedef int datatype; /* 给 int 类型定义别名 datatype */FILE *fp;/* 定 个矩阵的行列大小 */int row_a, col_a;int row_b, col_b;int row_c, col_c;/*为矩阵动态分配内存的函数 */datatype
原创
2023-02-17 09:56:52
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一直没完全搞清楚pytorch的乘法是怎么样计算的，今天来完整地实验一下。目录广播(broadcast)的概念torch.matmul一维乘一维二维乘二维一维乘二维二维乘一维多维相乘的情况torch.mmtorch.bmm广播(broadcast)的概念?官方文档如果两个tensor可广播，那么需要满足如下的规则：每个tensor至少有一个维度当按照维度尺寸迭代时，从最后的维度开始迭代，维度尺寸需
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2023-09-06 21:39:29
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定义4 设A=（aij) 是一个m×s矩阵，B=（bij) 是一个s×n矩阵，那么规定矩 阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =（cij），并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律，即在一般情形下，A B≠BA矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律和分配律（假设运算都 是可行的）：（i）（A B）C = A（B C）；（ii）λ（A B）=（λA）B = A（
原创
2022-01-25 11:57:39
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概述矩阵乘法是一个满足结合律的运算。显然，对于矩阵A、B、C来说，(AB)C 与 A(BC) 是等价的，我们可以根据自己的心情选择任意的运算顺序，总之，结果都是一样的。糟糕的是，对计算机来说可不是这么回事，若我们假定矩阵 A=[10,20], B=[20,30], C=[30,40]，那么在以下两种运算顺序中，标量相乘的次数是天差地别：(AB)C = 10*20*30 + 10*30*40 = 1
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2024-05-21 10:54:20
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很久没写blog了，感觉人都快变的抑郁了，换工作之后各种揪心，说好了是做Android的，结果让我搞各种算法，也罢，权当学习了一点知识吧。 今天说说矩阵相乘的算法，计算算法很简单，就是3个for循环。 首先还是说下矩阵相乘的概念，其实大学的时候线性代数中应该有讲到，不过到现在估计都还给老师了。
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2024-05-30 19:42:28
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《Python学习手册-第3版》中提到python可以进行复杂的数学计算，甚至堪比MATLAB，随便写了一个矩阵相乘计算的本来应该要导入numpy这个模块的，但一直在windows下没有弄好，暂时就木有导入强大的模块功能了，苦逼的只能自己写矩阵相乘……这里写的是一般通用的（m*n）×（n*k）矩阵相乘，这里的m*n代表m行n列矩阵，我们知道，矩阵相乘这里的n是一定要相同的！由于python的特性，
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2023-05-30 12:46:03
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问题描述 给定若干个矩阵，寻找最优的相乘次序，使得乘法运算的次数最少，并输出对应的最少运算次数。比如现有三个矩阵ABC，维数分别为A:2×10，B:10×2， C:2×10 。虽然(AB)C=A(BC) 结果是相等的，即与相乘次序没有关系。但是(AB)C乘法运算的次数为2×10×2+2×2×10=8
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2019-02-28 14:03:00
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matlab矩阵相乘 >> >> A=[1,2,3] A = 1 2 3 >> >> B=[3;2;1] B = 3 2 1 >> >> >> A*B ans = 10 >> >> >> >> B*A ans = 3 6 9 2 4 6 1 2 3 >> >>
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2020-08-15 13:03:00
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/*将连续的若干矩阵相乘，若从左向右依次相乘，那么效率比较低。因为矩阵乘法满足结合律，所以可
原创
2022-12-01 16:39:56
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1 矩阵乘法（二维数组） 2 3 Time Limit: 1800/600 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) 4 Total Submission(s): 633 Accepted...
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2015-05-23 15:23:00
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