问题标签 [tensordot]
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python - 根据我的示例，有什么方法可以对 python 中的滚动互相关进行矢量化？
假设我有两个表示图片中像素的数组。
我想在“扫描”后者时构建一个较小图片和较大图片的像素的张量积数组。“扫描”是指在使用原始图片创建叠加层时对行和列进行迭代。
例如，可以以四种不同的方式将 2x2 图片叠加在 3x3 之上，因此我想生成一个包含匹配像素张量积的四元素数组。
Tensordot 是通过将 a[i,j] 与 b[i,j] 逐元素相乘并将各项求和来计算的。
请检查此代码：
计算单个像素非常容易，我所需要的只是 a 中的起始位置坐标。从那里我匹配b的大小并做一个 tensordot 产品。
但是，因为在迭代行和列时我需要对每个x 和 y位置重新执行此操作，所以我不得不使用循环，这当然不是最佳的。
在下一段代码中，我尝试利用 tensordot 的一个方便的特性，它也接受张量作为参数。换句话说，我可以为 a 的不同组合提供一个数组数组，同时保持b相同。
尽管为了创建一个上述组合的数组，我想不出比使用另一个循环更好的方法，在这种情况下听起来很傻。
注意：张量大小是两个元组的总和，在这种情况下给出 (2, 2, 2, 2)
然而无论如何，即使我制作了这样的阵列，它的尺寸也太大了，无法实际使用。对于 1000x1000 的图片执行此操作，可能会消耗所有可用内存。
那么，还有其他方法可以避免这个问题中的循环吗？
python - NumPy 张量点分组计算
假设我有两个数组：
我想按元素乘以数组然后对元素求和，即1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4 = 30我可以使用：
现在，假设数组a和b是 2×2×2 数组：
并且我想对每个组执行相同的操作，即[[1,2],[3,4]]与[[1,2],[3,4]]then 元素相加的时间，与[[5,6],[7,8]]. 结果应该是array([ 30, 174]), where30 = 1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4和174 = 5*5 + 6*6 + 7*7 + 8*8。有没有办法使用 tensordot 做到这一点？
PS
我明白在这种情况下你可以简单地使用 sum 或 einsum：
但这只是一个简化的示例，我需要使用它，tensordot因为它更快。
谢谢你的帮助！！
numpy - 具有共享非收缩轴的 numpy einsum/tensordot
假设我有两个数组：
并希望对最后 3 个轴求和，并保留共享轴。输出维度应该是(32,6,6,20,128)。注意这里带有 20 的轴在a和中是共享的b。让我们将此轴称为“组”轴。
我有两种方法来完成这项任务：
第一种方法很简单einsum：
在第二种方法中，我遍历组维度并使用einsum/tensordot计算每个组维度的结果，然后将结果堆叠：
这是我的 jupyter notebook 中这两种方法的时间安排：
我们可以看到带有循环的第二种方法比第一种方法快。
我的问题是：
- 为什么method1慢得多？它不会计算更多的东西。
- 有没有更有效的方法而不使用循环？（我有点不愿意使用循环，因为它们在 python 中很慢）
谢谢你的帮助！
numpy - numpy中tensordot的内置索引相关权重？
我想获得两个具有相同形状的数组的张量点，并应用了与索引相关的权重，而不使用显式循环。例如，
C可以使用内置工具（例如，使用 tensordot 的一些选项）获得类似的数组吗？