特征工程sparse dense的embedding的pytorch实现 特征工程 1.特征变换 1.1连续变量无量纲化 1.2连续变量离散化 1.3类别特征转换 2.特征组合 3.特征评价 吴恩达老师有言:“机器学习本质上还是特征工程,数据和特征决定了机器学习上限,模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已。” 特征工程是基于原始特征,可以用变换、组合、...
sparse-to-dense.pytorch This repo implements the training and testing of deep regression neural networks for"Sparse-to-Dense: Depth Prediction from Sparse Depth Samples and a Single Image"byFangchang MaandSertac Karamanat MIT. A video demonstration is available onYouTube. ...
x1=torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])) x1,x1.to_dense() ''' (tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]]), values=tensor([3., 4., 5.]), size=(2, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo), tensor([[0., 0., 3.], [4., 0., 5.]])) ''' 1...
该版本稀疏矩阵类支持稀疏矩阵和稀疏矩阵的乘积torch.sparse.mm(sparse, sparse/dense);(1.8.0支持,之前版本不支持) 矩阵元素乘torch.mul(sparse,sparse),此处两个sparse的row,col,size需要一致。 稀疏矩阵支持转置。Sparse.matrix.t() 稀疏矩阵支持整行索引,支持Sparse.matrix[row_index];稀疏矩阵不支持具体位置位...
Sparse-to-Densemae0.4254721.6705060.0017360.005809python main.py --gpu-ids 0,1 -a sparsetodense -b 32 --epochs 40 --step-size 8 --eval-step 1 --lr 0.01 --gamma 0.5 --criterion masked_maeloss --tag sgd --optim sgd Languages ...
keras import layers # 构建模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_cross...
todense())) labels = torch.LongTensor(np.where(labels)[1]) adj = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj) # 转换成邻居矩阵 idx_train = torch.LongTensor(idx_train) idx_val = torch.LongTensor(idx_val) idx_test = torch.LongTensor(idx_test) return adj, features, labels, idx_train, ...
printtorch.sparse.FloatTensor(2,3)# 输入如下内容# FloatTensor of size 2x3 with indices:# [torch.LongTensor with no dimension]# and values:# [torch.FloatTensor with no dimension]# 我们输出tenser中的数组printtorch.sparse.FloatTensor(2,3).to_dense()# 输出结果类似于printtorch.zeros(2,3) ...
在先前版本的 PyTorch 中,我们通常需要指定数据类型(例如float vs double),设备类型(cpu vs cuda)和布局(dense vs sparse)作为“张量类型”。例如,torch.cuda.sparse.DoubleTensor是 Tensor 类的 double 数据类型,用在 CUDA 设备上,并具有 COO 稀疏张量布局。
scn.SparseToDense(2,32) )ifuse_gpu: model.cuda() #outputwill be10x10 inputSpatialSize = model.input_spatial_size(torch.LongTensor([10,10]))input= scn.InputBatch(2, inputSpatialSize) msg = [" X X XXX X X XX X X XX XXX X XXX "," X X X X X X X X X X X X X X X ...