python - 用于两个 3dim 矩阵的 numpy einsum 的 Theano 版本-6ren

python - 用于两个 3dim 矩阵的 numpy einsum 的 Theano 版本

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 00:58:19

25

4

我有两个 3dim numpy 矩阵，我想根据一个轴做一个点积，而不用在 theano 中使用循环。带有示例数据的 numpy 解决方案如下:

a=[ [[ 0, 0, 1, 1, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
    [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [ [ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [ [ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]]]

b=[[[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]]]
dt = np.dtype(np.float32)
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)

其中“a”的形状为 (7, 4, 15)，“b”的形状为 (7, 4, 5)。 “c”，定义为“a”和“b”的点积:

c = np.einsum('ijk,ijl->ilk',a,b)

我正在寻找这个例子的 theano 实现来计算“c”。

有什么想法吗？

最佳答案

完成本题:

import theano as th
import then.Tensor as T

ta = T.tensor3('a')
tb = T.tensor3('b')

tc = T.batched_tensordot(ta, tb, axes=[[1],[1]])

……

关于python - 用于两个 3dim 矩阵的 numpy einsum 的 Theano 版本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34005271/

25

4

0

文章推荐： css - 自定义字体无法在手机上连接

文章推荐： c++ - curl_easy_init 失败时如何获取错误原因

文章推荐： jquery - 为什么说 $ 未定义？

文章推荐： python - 类型错误 : unorderable types: dict() < dict() in heapq

vba - "dim a"和 "dim a,b"之间的区别
VBA 的奇怪行为: 这会在第 3 行出现错误 94“非法使用 Null”: Function test1() Dim a As String a = Null test1 = a End
c# - 使用单个 dim 数组将值分配给两个 dim 数组
我有以下代码 double[,] var = new double[5,10]; double[] var2 = new double[10]; int a; for (a=0;a<10;a++)
excel - VBA 如果值与特定 Dim 的名称相同，则获取值的 Dim
如何链接CSVTypeColumn = CSVType01 = "AL" ? 如果 CSVTypeColumn.value = CSVType01然后CSVTypeColumn.value = "AL
vba - Dim As New vs Dim/Set 有什么区别
在 VBA 中，我可以通过以下两种方式之一创建对象: 'First way Dim myCol1 As New Collection 'Second way Dim myCol2 As Collect
vba - "Dim myarray() as String"VS "Dim myarray() as Variant"
在假设将分配不必要的大量内存的情况下，我总是害怕将事物声明为变体。最近致力于提高电子表格的性能，但我得到了相反的印象(见下面的编辑):Dim myarray() as Variant与 Dim my
.net - Dim v As String() 和 Dim v() As String 有什么区别？
这可能听起来微不足道，但它们之间的区别是什么？ Dim v As String() 和 Dim v() As String 在 VB.NET 中？最佳答案没有不同。来自 VB.NET Langua
arrays - Dim files() As String 和 Dim files As String() 有什么不同？
在此代码中: Dim files() As String = Directory.GetFiles("C:/") Dim files As String() = Directory.GetFiles(
python - 在 numpy 2-dim 数组中堆叠列以获得 1-dim 数组
如何将二维 Numpy 数组中的所有列堆叠到一维数组中。即我有: x = np.array([[1, 3, 5],[2, 4, 6]]) 我想得到: np.array([1, 2, 3, 4, 5,
python - Theano循环错误: Outputs_info dim and fn output dim mismatch in scan
我是 Theano 的初学者，我正在使用另一个代码的示例，大概在某个时候可以工作(但是，我修改了它......但我很确定我的修改无关目前出了什么问题)。无论如何，我正在尝试调试 Theano 扫描.
python - Numpy 1-dim 数组与 2-dim 数组，其中一个维度的长度为 1
在 Matlab 中没有一维数组的概念。所有数组至少有两个维度。所有“向量”都是“行向量”(1xn 数组)或“列向量”(nx1 数组)。另一方面，在 NumPy 中，数组也可以是一维的。于是就有了“
vb.net - Dim s As String 和 Dim s As [String] 有什么区别？
有什么区别: Dim s As String 和 Dim s As [String] 最佳答案没有区别。在 VB 中，您可以将标识符括在括号中，以强制将其解析为标识符而不是关键字。例如，你可以写
vb.net - "dim x() as byte"等于 "dim x as byte()"吗？
这个问题已经有答案了: 已关闭10 年前。 Possible Duplicate: What’s different between Dim files() As String and Dim fil
c++ - 如何从应用程序中更改 "Dim the display"和 "Dimming display brightness"设置 (Windows)？
我的应用程序已经能够设置显示器关闭的超时时间，以及设置全部内容，并且还可以设置当前的亮度。 Windows 有一项附加功能，可以在一段时间后调暗显示器(高级电源使用方案设置中的“稍后调暗显示器”和“显
julia - 如何在 Julia 中有效地将 1-dim 数组的向量转换为 2-dim 数组(矩阵)？
如前所述，我有一个一维矩阵向量，例如: P_predefined = [[.3 .4 .2 .1], [.2 .3 .5 0.], [.1 0. .8 .1], [.4 0. 0. .6]] 我想把它
.net - Dim X as New Y vs. Dim X as Y = New Y()
Duplicate Whats the difference between declaring as new and as something new something i 遗憾的是我不知道这一点
vb.net - Dim c 作为 MyClass 和 Dim c 作为新 MyClass
这是一个简单的概念，但我从未被教导过。有人可以解释一下以下两种说法之间的区别吗: Dim c as MyClass Dim c as New MyClass 最佳答案 Dim c as New MyC
VB.net - "Dim x as new Y()"与 "Dim x as Y = new Y()"
在我们的 VB.net 代码库中，我偶尔会看到 Dim x as new Y() ，其中 Y 是一个类。这段代码是做什么的，它与更常见的 Dim x as Y = new Y()" 有何不同？ ?
pytorch - `*** RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0` 每当我运行模型(图像)
def __init__(self): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Con
rust - 当 ndarray::dimension::dim::Dim 是私有(private)的时，如何将 ndarray 存储在结构中？
ndarray crate 的示例使用以下代码，其中 Array::random返回类型是 ArrayBase : let a = Array::random((hash_size, inp_dime
Python 和 numpy : subtracting line by line a 2-dim array from a 1-dim array
在 python 中，我希望从 1-dim 数组中逐行减去 2-dim 数组。我知道如何使用“for”循环和索引来完成它，但我想使用 numpy 函数可能会更快。但是我没有找到办法。这是一个带有“f

首页

博学

6Ren·AI

商城

python - 用于两个 3dim 矩阵的 numpy einsum 的 Theano 版本