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我正在处理一个非常大的稀疏矩阵乘法（matmul）问题。例如，让我们说：

  • A 是一个二进制 (75 x 200,000) 矩阵。它很稀疏，所以我使用 csc 进行存储。我需要执行以下 matmul 操作：

  • B = A.transpose() * A

  • 输出将是一个大小为 200Kx200K 的稀疏对称矩阵。

不幸的是，B 将在我的笔记本电脑上存储在 RAM（或“核心”）中。另一方面，我很幸运，因为 B 有一些属性可以解决这个问题。

由于 B 将沿对角线对称且稀疏，因此我可以使用三角矩阵（上/下）来存储 matmul 操作的结果，并且稀疏矩阵存储格式可以进一步减小大小。

我的问题是......是否可以提前告诉 numpy 或 scipy 输出存储要求是什么样的，以便我可以使用 numpy 选择存储解决方案并避免几次后出现“矩阵太大”运行时错误分钟（小时）的计算？

换句话说，矩阵乘法的存储需求是否可以通过使用近似计数算法分析两个输入矩阵的内容来近似？

如果没有，我正在寻找一个蛮力解决方案。来自以下 Web 链接的涉及 map/reduce、核外存储或 matmul 细分解决方案（strassens 算法）的内容：

一对 Map/Reduce 问题细分解决方案

核外 (PyTables) 存储解决方案

matmul细分解决方案：

提前感谢您的任何建议、评论或指导！

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1 回答 1

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由于您是在矩阵及其转置的乘积之后，因此 at 的值[m, n]基本上将是列m和n原始矩阵中的点积。

我将使用以下矩阵作为玩具示例

a = np.array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]])
>>> np.dot(a.T, a)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2]])

它有形状(3, 12)并且有 7 个非零条目。它与它的转置的乘积当然是有形状的(12, 12)，并且有 16 个非零条目，其中 6 个在对角线上，所以它只需要存储 11 个元素。

您可以通过以下两种方式之一很好地了解输出矩阵的大小：

企业社会责任格式

如果您的原始矩阵有C非零列，那么您的新矩阵将最多有C**2非零条目，其中C在对角线上，并确保不为零，而其余条目您只需要保留一半，所以最多是(C**2 + C) / 2非零元素。当然，其中许多也将为零，所以这可能是一个严重的高估。

如果您的矩阵以csr格式存储，则indices相应scipy对象的属性具有一个数组，其中包含所有非零元素的列索引，因此您可以轻松地将上述估计计算为：

>>> a_csr = scipy.sparse.csr_matrix(a)
>>> a_csr.indices
array([ 2, 11,  1,  7, 10,  4, 11])
>>> np.unique(a_csr.indices).shape[0]
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所以有 6 列具有非零条目，因此估计最多有 36 个非零条目，比实际的 16 多得多。

CSC 格式

如果我们有行索引而不是非零元素的列索引，我们实际上可以做一个更好的估计。为了使两列的点积不为零，它们必须在同一行中有一个非零元素。如果R给定行中有非零元素，它们将为R**2乘积贡献非零元素。当你对所有行求和时，你一定会多次计算一些元素，所以这也是一个上限。

矩阵的非零元素的行索引位于indices稀疏 csc 矩阵的属性中，因此可以按如下方式计算此估计：

>>> a_csc = scipy.sparse.csc_matrix(a)
>>> a_csc.indices
array([1, 0, 2, 1, 1, 0, 2])
>>> rows, where = np.unique(a_csc.indices, return_inverse=True)
>>> where = np.bincount(where)
>>> rows
array([0, 1, 2])
>>> where
array([2, 3, 2])
>>> np.sum(where**2)
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这与真正的16非常接近！而且这个估计实际上与以下内容相同并非巧合：

>>> np.sum(np.dot(a.T,a),axis=None)
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无论如何，下面的代码应该可以让您看到估计非常好：

def estimate(a) :
    a_csc = scipy.sparse.csc_matrix(a)
    _, where = np.unique(a_csc.indices, return_inverse=True)
    where = np.bincount(where)
    return np.sum(where**2)

def test(shape=(10,1000), count=100) :
    a = np.zeros(np.prod(shape), dtype=int)
    a[np.random.randint(np.prod(shape), size=count)] = 1
    print 'a non-zero = {0}'.format(np.sum(a))
    a = a.reshape(shape)
    print 'a.T * a non-zero = {0}'.format(np.flatnonzero(np.dot(a.T,
                                                                a)).shape[0])
    print 'csc estimate = {0}'.format(estimate(a))

>>> test(count=100)
a non-zero = 100
a.T * a non-zero = 1065
csc estimate = 1072
>>> test(count=200)
a non-zero = 199
a.T * a non-zero = 4056
csc estimate = 4079
>>> test(count=50)
a non-zero = 50
a.T * a non-zero = 293
csc estimate = 294
于 2013-01-13T09:27:26.260 回答