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、...
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...
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. ...
i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],[2, 0, 2]]) #row, col v = torch.FloatTensor([3, 4, 5]) #data torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense() #torch.Size() 调用sp.coo_matrix(),构建方式同上,传入数据为np.array,通常用于数据预处理 ...
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...
SparseTensor 的三种压缩存储方式 最近在研究Pytorch geometric中的SparseTensor对象,它是Pytorch_ eometric内部用于存储稀疏矩阵的对象,它可以以三种不同的压缩存储方式来保存稀疏矩阵:COO、CSR、CSC。本文简单介绍一下这三种压缩存储方式。 1. Coordinate Format (COO) ...
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) ...
class HybridModel(torch.nn.Module):r"""The model consists of a sparse part and a dense part.1) The dense part is an nn.Linear module that is replicated across all trainers using DistributedDataParallel.2) The sparse part is a Remote Module that holds an nn.EmbeddingBag on the parameter ...
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。