问题标签 [inner-product]

在内积层，我需要乘以(top_diff * bottom_data) .* (2*weight). 首先，我们将 ( result = top_diff * bottom_data) 计算为矩阵乘法，caffe_cpu_gemm然后在 和之间进行dot product计算。weightresult

更多解释定义如下：

为了进一步了解，我检查了math_function.c. 它的实现如下：

我认为我应该在之后执行乘法 ( result = top_diff * bottom_data)和. 我应该怎么做？！caffe_cpu_gemm()dot productweight

非常感谢！！！！任何意见，将不胜感激！

如何在 python 中获取 2 个列向量的内积numpy

下面的代码不起作用

它回来了

代替5

我正在尝试解决以下问题：

使用以下代码：

我收到以下错误消息：

“假不真”是什么意思？我有逻辑错误吗？或者我应该使用 .dot() 而不是 .inner()？有什么区别？

在进行完全连接计算之前，Caffe 如何隐式地对 blob 进行整形？

在两个向量 V1(x11, x12) και V2(x21,x22) 中，我们可以将它们的内积计算为 V1 • V2.= (x11* x21 + x12 * x22 )。

我尝试将最小内积计算为 (x1i x2j |ij|, ij V1, V2 处的坐标位置。每个 cooedinate 在求和条件下使用一次。

我预计：

但我接受：

在 Tensorflow（python）中，给定一个形状为(nxd)的矩阵X，其中每一行都是一个数据点，我想计算这n 个数据点的成对内积，即XX'的上三角形。

当然，我可以计算整个XX'并获取它的上三角形，但这意味着我将计算非对角线元素两次。如何通过每对只计算一次内积来在 Tensorflow（python）中有效地计算这些？

我正在使用 scipy.linalg.eig 来计算矩阵的特征值和特征向量。相对于标准内积，特征向量已经自动归一化。换句话说，它给出了这样的特征向量：

\sum_{i} v_{i}^{2}=1

我希望 python 使用我提供的权重向量来规范化特征向量。换句话说，我希望它根据我提供的加权函数（实际上是权重值的向量而不是函数）使用内积，而不是标准内积。也就是说，我希望 python 给我这样的特征向量：

\sum_{i} v_{i}^{2}*w_{i}=1

因此，我用这些特征向量计算的任何矩阵元素也只有在我包括权重时才会正确。

我已经在 scipy.linalg.eig 的文档中搜索了这样的选项，但没有找到，但这似乎是我之前的某个人想要做的事情。有办法吗？

给定以下 JSON，有没有办法通过查询获取聚合内存（所有内存值的总和乘以每种情况下的实例数）jq？

在此示例中，它应该执行以下操作：

所以它应该4608总共给我。

仅作记录，我jq在 CentOS8 中使用命令行：

有一个名为 的函数inner_product，但我在使用它时失败了。对于不同的矩阵和向量，我需要多次使用此函数。咆哮我当前的代码：

过程是这样的：

预期输出：

错误：