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次の 2 つの行列を考えてみましょう: A = 3x3x3 と B = 3x3。forループを使用せずに、Aの各スライスとカーネルBの間で要素ごとの乗算を実行することは可能ですか? 私の現在の実装は次のとおりです。

ここで、C は何らかの出力行列です

IML で、複数の列を持つマトリックスを作成し、一部の列のみで計算を行う必要があります (1 つの列の値は変更してはなりません)。たとえば、ある列を別の要素ごとに乗算する必要があります。これの構文は何ですか？

要素ごとのグラデーションを実行しようとしています

例えば、

output-f(x): 5 x 1 ベクトル、

入力 X に関して: 5 x 1 ベクトル

私はこれを次のように行うことができます、

結果は

しかし効率が悪いので、結果として5×1のベクトルを取得したい

のようなことをすることによって..

これは機能しません。

これを行う方法はありますか？(形式が悪くてすみません..私はここに新しく、学習しています)

（より明確な例を追加しました）：

指定された入力ベクトル: x[1]、x[2]、...、x[n]

および出力ベクトル: y[1]、y[2]、..、y[n]、

ここで、y[i] = f(x[i]) です。

の結果が欲しい

df(x[i])/dx[i] のみ

ではなく

df(x[i])/dx[j] for (i<>j)

、計算効率のため (n はデータ数 > 10000)

画像に対して要素ごとの操作を実行しました。(本質的に、汚れマークを除去するアルゴリズムを実装しました。avggrad、I0avggrad、avg、および I0avg はすべて float を要素として含むマット タイプであることに注意してください)

これを使用した後、ヒストグラムの均等化を実行したい

しかし、次のエラーが発生するため、それを行うことはできません

画像形式の特定の不一致が原因であることに気付きました。短期的には、ちょっとした回避策があります。画像を保存し、保存した画像をロードすると、機能します。しかし、私はより良い方法を知りたいです。冗長にするために、このコードも書き留めます

追加情報として、印刷時にマトリックスの出力を提供しています

の出力

は

次のコードの出力

は：

明らかに変換が行われています。誰かがこれについてもっと良い方法を提案できますか? マトリックス「avggrad、I0avggrad、avg、I0avg」を整数に変換してから続行する必要がありますか？

また、後でC++でこれを実装する必要があるため、C++で同様の問題を解決する方法を提案してください。同様の問題に遭遇した他の人に役立つと確信しています。(私の知る限り、convertTo という関数が役立つかもしれません。そうですか?)

マトリックスからサンプリングしたい座標のリストがあります。それを行うエレガントな方法はありますか？

理想的には、次のようなものです。

これはに相当します

誰かがそれを尋ねたと確信していますが、どこにも見つかりませんでした。

sizeの密な列行列yと size(m,1)の疎な行列xがあります(m,n)。と のすべての列を
使用して、要素ごとの乗算を実行したいと考えています。 結果のスパース行列のサイズは のままです。 メモリにロードされたときのスパース行列は、約 10GB です。メモリ効率の良い方法で目標を達成するのに役立ちますか ?yx
(m,n)
x
spfun

その背後にあるロジックを理解するのに苦労しています。

ありがとうございました。

そのアルファベットに関して除算を行いたいと思います。以下に例を示します。

指定されたバイナリ ファイルは csv 形式です。

binary.csv: CAT、GAA

binary.csv は、csv ファイルにある単一行の値で乗算する必要があります。

シングル.csv:

以下のコードは、ファイルと出力の両方で値の乗算を行います。

コード

以前の出力とそのアルファベットに関して分割された値に対して分割を実行したい追加の csv ファイルがあります。

CAT の値は 0.5,0.4,0.1 で除算され、GAA はそれぞれ 0.9,0.2,0.2 で除算されるため、次のようにまったく新しい出力を得ることができます。

配列で numpy を使用するとこれを解決できる可能性がありますが、数千を超えるデータで使用する場合は適切ではない可能性があります。60,000++のデータを試したらメモリ不足になりました。

誰でも私を助けることができますか？