forward_path = np.einsum_path('ijk...,o...->ijko',x_stride, kernel_weight, optimize='greedy')[0]

时间: 2024-01-30 12:02:21 浏览: 101
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FFT.rar_C# 实现FFT_Fft CSharp_csharp fft_site:www.pudn.com_傅里叶 c#

这是一个使用 `einsum_path` 函数进行矩阵乘法的代码片段。`einsum_path` 函数是 NumPy 中的一个高级函数，用于执行张量乘法或求和等操作。在这里，它将 `x_stride` 和 `kernel_weight` 进行张量乘法，并将结果存储在 `forward_path` 中。 具体来说，`einsum_path` 函数的第一个参数是一个字符串，用于指定乘法的操作。其中，`ijk...` 和 `o...` 分别表示两个张量的维度，`->` 后面的 `ijko` 则表示输出张量的维度。`optimize='greedy'` 参数表示使用贪心算法进行优化，以提高计算效率。 需要注意的是，由于我是一个 AI 模型，我没有实际的计算能力，所以我不能运行这段代码。
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import numpy as npfrom numpy.linalg import normdef fcm(X, c, m, error=0.0001, maxiter=1000): # 初始化隶属度矩阵 U U = np.random.rand(c, X.shape[0]) U /= np.sum(U, axis=0) # 迭代计算 for i in range(maxiter): # 计算聚类中心 centroids = U.dot(X) / U.sum(axis=1)[:, None] # 计算距离矩阵 distances = np.sqrt(((X[:, None, :] - centroids) ** 2).sum(axis=2)) # 更新隶属度矩阵 U U_new = 1 / (distances / np.expand_dims(np.min(distances, axis=2), axis=2)) ** (2 / (m - 1)) U_new /= np.sum(U_new, axis=0) # 判断收敛 if norm(U_new - U) < error: break U = U_new # 返回聚类结果 return centroids, U.argmax(axis=0)# 示例数据X = np.random.rand(100, 2)# 聚类数目c = 3# 模糊指数m = 2# 聚类centroids, labels = fcm(X, c, m)# 打印聚类中心和标签print('Centroids:', centroids)print('Labels:', labels)优化这段代码

distances = np.sqrt(np.einsum('ijk->ij', (X[:, np.newaxis, :] - centroids) ** 2)) 4. 可以将一些常数值（如2和1）提前计算并存储，避免重复计算： c1 = 2 / (m - 1) c2 = 1 / (m - 1) U_new = 1 / ...

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Java写出：// 输入2： text = "ab,c,d,efghijk", length_limit = 4, separators = [","]     // 输出2：["ab,","c,d,","efgh","ijk"]

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#include <stdio.h> #include <time.h> #define SIZE 1000 #define CNT 10 typedef double array[SIZE][SIZE]; void init(array A, array B, array C, int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = B[i][j] = 1.0; C[i][j] = 0.0; } } } void de_init(array C, int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { C[i][j] = 0.0; } } } //定义 i 行，j 列，k 索引 void ijk(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double sum; for(i = 0; i < n; i++) { for(j = 0; j < n; j++) { sum = 0.0; for(k = 0; k < n; k++) { sum += A[i][k] * B[k][j]; } C[i][j] += sum; } } } //交换 i 和 j void jik(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double sum; for(j = 0; j < n; j++) { for(i = 0; i < n; i++) { sum = 0.0; for(k = 0; k < n; k++) { sum += A[i][k] * B[k][j]; } C[i][j] += sum; } } } void ikj(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double r; for(i = 0; i < n; i++) { for(k = 0; k < n; k++) { r = A[i][k]; for(j = 0; j < n; j++) { C[i][j] += r * B[k][j]; } } } } //交换 k 和 i void kij(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double r; for(k = 0; k < n; k++) { for(i = 0; i < n; i++) { r = A[i][k]; for(j = 0; j < n; j++) { C[i][j] += r * B[k][j]; } } } } int main() { double t_ijk, t_ikj; clock_t clk_start, clk_end; array A, B, C; init(A, B, C, SIZE); clk_start = clock(); for(int i = 0; i < CNT; i++) { ijk(A, B, C, SIZE); de_init(C, SIZE); } clk_end = clock(); t_ijk = (double)(clk_end - clk_start) / CLOCKS_PER_SEC / 10.0; clk_start = clock(); for(int i = 0; i < CNT; i++) { ikj(A, B, C, SIZE); de_init(C, SIZE); } clk_end = clock(); t_ikj = (double)(clk_end - clk_start) / CLOCKS_PER_SEC / 10.0; printf("ijk:%f\t, ikj:%f\n", t_ijk, t_ikj); }修改此段代码让结果为ijk=3.536100，jik：2.44900

首先，我们需要修改 ijk 函数，使其在进行矩阵乘法时，按照 i 行、j 列、k 索引的顺序进行计算。同时，我们需要对循环次数进行调整，以满足题目要求的计算次数。 其次，我们需要修改 jik 函数，使其在进行矩阵乘法...

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在这个示例中，使用np.einsum('ijk,jil->kl', a, b)计算了两个3阶张量a和b的乘积，并生成了一个2阶张量o。这个示例中的公式解析为对i和j进行求和，然后将结果存储在输出张量的k和l位置上。 总之，torch.einsum...

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