nd4j

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    私は高価なベクトル演算をJavaで計算する方法を研究しています。大きな行列間のドット積または乗算。このトピックでは、thisとthisのような良いスレッドがいくつかあります。 JITコンパイルコードでCPUベクトル命令(SSE2、AVX、MMX ...)を使用する信頼できる方法はないようです。さらに、高性能線形代数ライブラリ(ND4J、jblas、...)は、実際にコアルーチンのBLAS/LAPA

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    最近、numpyからND4Jに切り替えましたが、ND4Jでのブロードキャストの仕組みを理解するのは苦労しました。 私は2つのndarray、aの形[3,2,4,5]とbの形[2,4,5]を持っています。私はそれらを要素ごとに追加し、それぞれをa[i] for i = 0 to 2にブロードキャストしたいと思います。 numpyでは、単純にa + bで実行できますが、ND4Jではa.add(b)では

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    deeplearning4jの例からCnnSentenceClassificationを実行しようとしています。私はこのファイルを私のGradleプロジェクトに移動しました。私はクラスから日食を実行するとき、それはうまく動作します。私がチェックしてnd4j-api-0.9.1.jarは私のクラスパスにある Exception in thread "main" java.lang.Exception

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    ライブラリND4J(JavaのN次元配列)は、Pythonのnumpyのように並列計算をサポートしていますか?

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    DL4JとND4Jとシステムパラメータを使用してGPUでNNをトレーニングできますか? Windows 7 64bit Nvidia GeForce GT 420M(CUDAコンピューティング機能 - 2.1)

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    私のデータはsparkdataframe(df)で24個のフィーチャを持ち、25番目のカラムはターゲット変数です。私はこのdatasetに私の​​モデルを適合させ、org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray, org.nd4j.linalg.dataset.Datasetまたはorg.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIt

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    deeplearning4j quickstart分類問題を実行しようとしています。 私はWindows 8 64ビット、Oracle JDK 8、IntelliJ 2017.2.5、およびMaven 3.3.9を使用しています。 Canovaの問題を過ぎ去ってしまいました。今私は実行時に新しい問題があります。 ここに私が自分用に構築したpom.xmlがあります。 pom.xmlの例を使うために@

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    精度を損なうことなくdoubleをNd4j.INDArrayに変換できません。 double[] weight = new double[]{-0.13404223866376802,-0.11294084872465669,0.11232944517596409,-0.01687720880184701,0.13288394029423414,-0.06916641552096867,0.151

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    Deeplearning4jでDoc2Vecアルゴリズムを使用していますが、Windows 10 PCで実行するとうまく動作しますが、Linuxボックスで実行しようとすると次のエラーが発生します: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.nd4j.linalg.factory.Nd4j at org.deepl