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我想我应该使用scipy的'sparse‘包来减少存储开销，但我对如何创建数组而不是矩阵感到有点困惑。
浏览 2修改于2015-06-07得票数 52
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我知道指标 sparse_categorical_accuracyEpoch 1/2Epoch 2/2
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浏览 0提问于2021-10-31得票数 0
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有一个内置的函数tf.sparse_to_dense，它的作用与我要做的完全相反。那么我的问题是，Tensorflow或Python中是否有内置函数来执行此转换？
浏览 1提问于2017-02-09得票数 12
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当我在带有以下选项的Linux驱动程序上运行spare时，sparse抛出了以下警告：make C=2 CF=-D__CHECK_ENDIAN__static inline u8 rsi_get_register_addr(u8 *addr, u16 offset) return (le16_to_cpu(*(u16 *)&addr[offset]) & 0x7000) >> 12;sparse我目前面临的另一个问题是下面这行：
__le16 values[20] = {0xf0, 0xf
浏览 2修改于2018-11-17得票数 3
我想弄清楚google sparse_hash_map是如何工作的。我得到了正确的声明并填充了它。但是，我在迭代和显示地图时遇到了困难。我想打印这些对，以检查计算是否正确。我的声明是：我试图在for循环上进行迭代，如
for(sparse_hash_map
浏览 2提问于2014-09-08得票数 0
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我试图将两个相对较大的scipy.sparse矩阵相乘。一个是100000 x 20000，另一个是20000 x 100000。我的机器有足够的内存来处理这个操作，但它一点也不快。
浏览 3提问于2014-04-22得票数 1
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男孩跑”，我需要, [0, 1, 1, 1] ]我的数组将是稀疏的(每个句子将包含可能单词的一小部分)，所以我使用scipy.sparse
浏览 0修改于2012-11-08得票数 6
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有人知道什么时候选择哪个更好吗？在我看来是一样的..。
浏览 1修改于2012-08-22得票数 9
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但是，当我尝试安装suite-sparse421 (版本的硬约束)时：brew install suite-sparse421==> Searching for similarly named formulae
浏览 8修改于2016-12-14得票数 0
scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.lil_matrix有什么不同？这些矩阵表示稀疏矩阵，但我不知道有什么不同。
浏览 4修改于2021-09-17得票数 3
我知道还有其他方法可以解决这个问题，但是我很好奇为什么下面的代码不能像预期的那样工作：import scipy.sparse as sparse
[ 0., 0., 0., 3., 0.],>>> sparse.identity#expected output:
<5x5 sparse
浏览 3提问于2015-03-17得票数 0
并且可以正确导入枕模型，如下所示：但是，当导入scipy.sparse时，我会得到错误：Traceback (most recentmodule> File "C:\Users\Administrator\Ap
浏览 1修改于2016-01-05得票数 2
我想多次就地更新稀疏矩阵，在我看来，SparseArrays.sparse!是我最好的选择。但是，我不太理解文档，它说我可以打电话给我的问题是：谢谢。
浏览 3提问于2022-12-01得票数 2
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TensorFlow 提到sparse_tensor_dense_matmul所期望的SparseTensor格式是：sp_a (indices, values)[1, 0]: b[1, 4]: cSparseTensor格式embedding_lookup_sparse：sp_ids sp_weights
[0, 0]: 1
浏览 2提问于2017-09-08得票数 1
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以下是一些虚拟数据： from scipy.sparse import csr_matrix
col = [0,0,0,1,1,1]
row = [0,1,2,0,1,2
浏览 37提问于2020-07-07得票数 0
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我有一个v堆栈，它由两个不同的矩阵组成。dxy = spnabla(im.shape[0], im.shape[1]) dx = spnabla_x(M, N) dxy = sp.vstack((dx, dy)) a = np.append(np.ones(N-1), 0)
dx = sp.diags([np.tile(-a, M),
浏览 6修改于2019-08-13得票数 0
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问题如下：什么是获得列表中匹配分数的最佳方法。或者，可能是列表的乘积被其中一个列表的平方除以的过程(这总是返回一个正数)。 unique names weight_1 weight_21 XY1686846061 0.250000 0.000000
2 LM
浏览 3提问于2022-05-11得票数 0
我正在转换一些我自己的向量代数代码来使用优化的boost uBLAS库。然而，当我尝试做一个对称矩阵-SparseVector乘法时，我发现它比我自己的实现慢了大约4倍。向量大小通常在0-500左右，约70%-80%的条目为零。void CRoutines::GetA(double a[], double vectorIn[], int sparseVectorIndexes[], int vectorLength, int sparseLength) compressed_vector<double> inVec (vectorLength, spar
浏览 2修改于2013-03-14得票数 0
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尝试加载以前保存的稀疏矩阵，如中所述在木星笔记本中工作，但是在同一台机器上从脚本运行时抛出一个属性错误PythonVersion2.7.12，SciPy版本0.19.0)：也试过
import scipy.sparseX_train = scip
浏览 6提问于2017-03-17得票数 1
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SparseCategoricalCrosstentropy和sparse_categorical_crossentropy有什么区别？
浏览 0修改于2020-08-14得票数 1
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