`block_diag`函数是一种方便快捷的构造块对角矩阵的方法。在实际应用中,可以根据实际需要选择不同的构造函数,来实现所需的矩阵构造。除了构造块对角矩阵之外,`block_diag`函数还可以用于一些其他的操作。可以使用该函数将多个二维数组拼接成一个大的三维数组。具体来说,只需将每个二维数组都放在一对方括号内,然后传入...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.block_diag 的用法。 用法: scipy.linalg.block_diag(*arrs)# 从提供的数组创建块对角矩阵。 给定输入 A、B 和 C,输出将这些数组排列在对角线上: [[A, 0, 0], [0, B, 0], [0, 0, C]] 参数 :: A, B, C, …: 数组,最多二维 输入数组。一维数组...
3. BlockDiag函数numpy.block_diag函数用于创建分块的方阵。这在LLM中非常有用,特别是当我们需要组合多个模型的输出时。例如,当我们使用Transformer架构中的多个编码器或解码器层时,我们可以使用此函数来组合它们的输出。 import numpy as np # 创建示例块矩阵 block1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) block...
scipy.sparse.block_diag 函数用于从提供的矩阵构建块对角稀疏矩阵或数组。下面我将详细解释其用法,并提供一个示例代码。 1. 函数文档说明 scipy.sparse.block_diag 函数的官方文档说明如下: markdown scipy.sparse.block_diag(mats, format=None, dtype=None) mats:矩阵或数组的序列,即输入矩阵或数组。 format:...
from scipy.linalg import block_diag A = np.ones((2,2)) B = np.ones((3,3)) b = [A,B] print(np.tril(block_diag(*b))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. [[1. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0.] ...
blockdiag是一个用于绘制简单流程图、网络拓扑图和UML图的Python包。要使用blockdiag包编写Python代码,可以按照以下步骤进行: 安装blockdiag包:在命令行中运行以下命令来安装blockdiag包: 代码语言:txt 复制 pip install blockdiag 导入blockdiag模块:在Python代码中导入blockdiag模块,可以使用以下语句: ...
result = sp.block_diag(result)returnresult 開發者ID:mattloper,項目名稱:chumpy,代碼行數:18,代碼來源:linalg.py 示例4: batch_of_relational_supports_to_support ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from scipy import sparse [as 別名]# 或者: from scipy.sparse importblock_diag[as 別名]defbatch_of_relatio...
$ easy_install blockdiag 注釈 Sphinx-users.jpで配布されているスタンドアロンインストーラを利用すると 簡単に Python, Sphinx, blockdiag シリーズを簡単にインストールすることができます。 スタンドアロンインストーラの詳細はこちらをご覧ください。
$ cp <blockdiag installed path>/blockdiag/examples/simple.diag . $ vi simple.diag Please refer tospec-text setting samplesection for the format of the simpla.diag configuration file. spec-text setting sample Few examples are available. You can get more examples atblockdiag.com. ...
修改block_diag API描述,增加支持数据类型 update block_diag 245c8f4 paddle-bot bot commented Jun 4, 2024 你的PR提交成功,感谢你对开源项目的贡献! 请关注后续CI自动化测试结果,详情请参考Paddle-CI手册。 Your PR has been submitted. Thanks for your contribution! Please wait for the result of CI...