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。
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: [...
SparseToDense_1, SparseToDense_2, SparseToDense_3, Cast)' with input shapes: [?], [?], [?], [?], [].我的 feature_description 是:feature_description = { 'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/o...
TensorFlow.js 之tf.sparseToDense()函数 概述 tf.sparseToDense()函数是 TensorFlow.js 中用来将稀疏张量转化为稠密张量的函数。这个函数的主要作用是将一个以稀疏形式存储的向量或矩阵转化为稠密形式,便于后续计算。 语法 tf.sparseToDense(sparseIndices:tf.Tensor2D|tf.Tensor1D,sparseValues:tf.Tensor,outputShape...
输出: Tensor [55, 10, 20, 30, 55, 55] 参考:https://js.tensorflow.org/api/latest/#sparseToDense
由于一维马尔科夫映射分布的遍历性和其可推导性,大大消除了喷泉码编码过程中的随机性,牺牲些许的译码成本以换取更高的译码成功率取得了很好的效果 The digital eruptive fountain code is one kind in deletes under the channel the performance superior sparse matrix code, is for solves one new reliable ...
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。
Digital fountain codes is a sparse matrix codes deleted channels with superior performance, is proposed to address massive data transmission a new reliable transfer encodings. Due to the growing popularity of communication networks, communication user soaring, traditional methods of information tran ...
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。