numpy-einsum

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Iは、配列x、私はバッチで（その後、アレイyで和プールとストアを使用）各画像に適用したいサイズp x qの畳み込みフィルタfに格納されているbm x n画像のバッチを持っています、すなわちall(np.allclose(y[i][j][k], (x[i, j:j+p, k:k+q] * f).sum()) for i in range(b) for j in range(m-p+1) for k

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np.einsum評価グラフを生成する

私は同僚にnp.einsumを教えようとしていましたが、どのように乗算と合計に還元されるのかを期待していました。数値データではなく、アルファベット文字を使用すると考えました。配列内にある。 [['a'、 'b']、['c'、d ']]とB（2X1）をA [2] ']] einsumを使って行列Cを作ることができます。例えば、np.einsum('ab , bc -> ac', A, B)のように

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レイキャスト用にnp.einsumを使用するベクトル化された範囲

私は、D次元の点とベクトル、pとv、正の数nと解像度を持っています。ベクトルのv *解像度をポイントp n /解像度の時間に加算した後、すべての点を取得したいと考えています。例 p = np.array([3, 5]) v = np.array([-1.5, 3]) n = 10 resolution = 1.5 result: [[ 3. , 5. ], [ 0.75, 9.5

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どのようnp.einsumするnp.tensordotから行く

私は私が与えられたコードを持っていることは何かのようである： C = np.tensordot(B, A, axes = (0,0)) Aが(20L, 50L)であり、Bは(20L, 20L) 私はになっていたです誰かが、np.einsumでより速くなると私に言ったので変わったが、私はtensordotが何を出力しているのか完全に理解していないと思う。現在、Cは(20L, 50L)であり、な

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「keepdims」を模倣するエインサムはどうしたらいいですか？

Pythonの質問：私は3Dの配列のペアでやってるnp.einsum操作を持っている：私がいる return np.einsum('ijk, ijk -> ik', input_array, self._beta_array) 問題は結果が2Dです。操作は 'j'ディメンションを折りたたみます。私がしたいのは、 'keepdims'がnp.sum関数でどのように動作するかと同様に 'j'ディメ

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Eigen :: Tensorの収縮でテンソルを交換することによって、異なる結果が生じるのはなぜですか？

私はテンソルの収縮に依存するC++ライブラリに取り組んでいます。私はここに完全なアプリケーションを掲載するつもりはありませんが、私はそれを次のように蒸留しました。我々は（0、1 ...、15）は何もなく、されていないおもちゃのランク4テンソルを定義作り直さ： Eigen::Tensor<double, 4> T (2, 2, 2, 2); for (size_t i = 0; i < 2; i

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numpy：ブロードキャストでforループを取り除く

私はPythonでGaussian Mixture ModelのExpectation Maximization Algorithmを実装しようとしています。 for i in range(len(X[0])): p[i] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,i],mu,sigma) 私があれば知りたいと思った：私はガウス分布のムーと

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テンソルフロー対マットル対テンソルード

テンソルフローでは、関数tf.einsum、tf.matmul、およびtf.tensordotはすべて同じタスクに使用できます。（tf.einsumとtf.tensordotにはより一般的な定義がありますが、tf.matmulにはバッチ機能があります）。3つのうちのいずれかを使用できる状況では、1つの機能が最も高速になる傾向がありますか？他の推奨ルールはありますか？たとえば、Aが階数2のテンソ

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tf.einsumで26以上のインデックスを使用していますか？

tf.einsumでは26小文字をインデックスとして使用できますか？ Numpyでは、大文字でもあるnp.einsum('zA,AB->zB',M1,M2)を使用できますが、tf.einsumはエラーを返します。これは、テンソルネットワークの縮小に非常に役立ちます。