RAPIDS现在基于CannyLab.开发的基于GPU的Barnes-Hut方法,提供了GPU加速的快速TSNE。 RAPIDS的cuML机器学习库中的TSNE的运行速度比相应的CPU处理快2,000倍,并且比当前GPU版本使用的GPU内存少30%。 该博客首先介绍一些用例示例,然后是将cuML的GPU TSNE实现与scikit-learn进行比较的基准测试。 然后,详细解释TSNE如何实现以...
tSNE嵌入的演变动画(左上);用来计算梯度的标量场(右上);水平变换(左下);竖直变换(右下) 我们还将嵌入更新从点对点实现修改为在TensorFlow.js中计算的一系列标准张量操作,这是一个JavaScript库,用于在Web浏览器中执行张量计算。我们已经开源的方法能完全在GPU上实现tSNE嵌入的变换,同时计算复杂性也得以改善。 有了这...
conda create -n gpu_tsne python=3.8 conda install tsnecuda -c conda-forge 测试是否安装成功: importtsnecudaimportos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2"tsnecuda.test() 来自: https://github.com/CannyLab/tsne-cuda/blob/master/INSTALL.md 安装指定cuda版本 参考:https://fangdahan.medium.com...
首先我们加载需要用到的R包,ggpubr和ggthemes包用于作图,Rtsne包用于计算tSNE。 读入表达谱数据并显示文件前6行,每一列为一个样本,每一行为一个基因。我们使用表达谱样本一共有10个,其中M1到M5为Case,M6-M10为control。 2. tSNE计算 使用Rtsne包中的Rtsne函数计算tSNE。通过计算结果前六行,可以看出最终的结算结...
加载数据集,将数据按照 batch size 分成多个小批量数据,并将数据分发到每个 GPU 上。这可以通过 PyTorch 的 DataLoader 类来实现。 在每个 GPU 上执行前向传播和反向传播操作。在使用DataParallel进行训练时,每个 GPU 只处理输入数据的子集,计算其对应的损失和梯度,并记录在本地内存中。所有 GPU 上的计算完成后,Py...
TSNE降维和UMAP一样,应用场景相似,具体的原理感兴趣的或者数据比较好的可以自行去学习。这里就不多说了,我们直接开始分析及作图吧。TSNE分析我们使用Rtsne这个包。 首先加载R包: library(ggpubr) library(ggthemes) library(Rtsne) 读入表达矩阵数据: setwd("F:/生物信息学/TSNE") ...
TSNE降维和UMAP一样,应用场景相似,具体的原理感兴趣的或者数据比较好的可以自行去学习。这里就不多说了,我们直接开始分析及作图吧。TSNE分析我们使用Rtsne这个包。 首先加载R包: library(ggpubr)library(ggthemes)library(Rtsne) 读入表达矩阵数据: setwd("F:/生物信息学/TSNE")A <- read.csv("tsne.csv",heade...
有的任务中可以通过requires_gradient=False冻结词向量参数,即词向量作为特征使用 词向量的最近邻topK检索可以用如下的knn,也可以用gpu加速的faiss def load_pretrained(load_path): with open(load_path, "r") as fin: # Optional: depending on the specific format of pretrained vector file ...
在使用TSNE进行数据可视化时,可能会遇到常见问题如过拟合、计算时间长和结果不稳定等。过拟合可以通过选择合适的perplexity值和学习率来缓解。计算时间长的问题可以通过使用GPU加速或选择更高效的算法实现来解决。对于结果不稳定的问题,可以尝试多次运行TSNE并取平均结果,或者使用其他降维方法如UMAP进行验证。通过针对性地解...
TSNE降维和UMAP一样,应用场景相似,具体的原理感兴趣的或者数据比较好的可以自行去学习。这里就不多说了,我们直接开始分析及作图吧。TSNE分析我们使用Rtsne这个包。 首先加载R包: library(ggpubr)library(ggthemes)library(Rtsne) 读入表达矩阵数据: setwd("F:/生物信息学/TSNE") ...