当τ 接近0时,这便是一个 sparse 分布,反之则是 dense 分布。因此在训练过程中,我们的 τ 会经历一个逐渐减小的过程。这便是 dense-to-sparse gate (DTS-gate)。最后作者们在benchmark上对这一新模型进行了实验,发现可以用更快的速度来达到同样的效果。
tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch( batch_size, row_shape ) 参数 batch_sizetf.int64标量tf.Tensor,表示要在单个批次中组合的此数据集的连续元素的数量。 row_shape一个tf.TensorShape或tf.int64向量 tensor-like 对象,表示生成的tf.sparse.SparseTensor中一行的等效密集形状。此数据集的每个元素必须具...
说的不错,不排序也是有效的,但是cusolver方法是不怎么有效果的,cusparse的方法(至少cusparseDenseToSparse()方法亲测有效的)。 解决方法: 例如:转为csr格式,使用cusparseXcsrsort和cusparseGather对列和数值排序 注意:cusparseGather,不可将未排序指针和排序数值指针应该设为同一指针,否者数值混乱。
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网络密到疏设计 网络释义 1. 密到疏设计 3.8.1密到疏设计(Dense-To-Sparse Design) 283.8.2 疏到密设计(Sparse-To-Dense Design) 293.9 Halton sequence布点 … ethesys.lib.fcu.edu.tw|基于 1 个网页
MovieChat: From Dense Token to Sparse Memory for Long Video Understanding MovieChat: 从稠密令牌到稀疏记忆的长视频理解 论文链接：https://volctracer.com/w/3ontrIHa 论文作者：Enxin Song, Wenhao Chai, Guanhong Wang, Yucheng Zhang, Haoyang Zhou, Feiyang Wu, Haozhe Chi, Xun Guo, Tian Ye, ...
"Converts a dense adjacency matrix to a sparse adjacency matrix definedby edge indices and edge attributes."assert tensor.dim() == 2index = tensor.nonzero().t().contiguous()value = tensor[index[0], index[1]]return index, value我想知道将稠密邻接矩阵转换为稀疏邻接矩阵的意义是什么?
I think it would be helpful if there is a dense_to_sparse op in Tensorflow for ops like ctc_loss that requires sparse labels. I'm not really sure where else it can be used aside from that but in case only ctc_loss uses it, I think it would help if dense labels can be passed ...
【论文阅读】MovieChat: From Dense Token to Sparse Memory for Long VideoUnderstanding 余日秋山 谦逊探讨算法与编曲2 人赞同了该文章 原文 github 研究动机 面向长视频,解决长视频的图像帧多导致的 token 多的问题。 方法 方法框架 Overview 老三样,LLM+Visual Encoder+Q-Former Visual Feature Extraction EVA...
sparse_to_dense()和sparse_tensor_to_dense()的用法 tensorflow 使用三个dense tensor来表达一个sparse tensor:indices、value、dense_shape 我们有一个dense tensor: 使用Sparse tensor表达这个数据对应的三个dense tensor如下: indices: [[0,0],[1,2]] (有值的两个索引) values: [1,2] dense_shape: [...