1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

mpi矩阵乘法(C=αAB+βC) 最近领导让把之前安装的软件lapack.blas里的dgemm运算提取出来独立作为一套程序,然后把这段程序改为并行的,并测试一下进程规模扩展到128时的并行效率.        我发现这个是dgemm.f文件,里面主要是对C=αAB+βC的实现,因此在此总结一下MPI的矩阵乘法使用.        其主要思想:是把相乘的矩阵按行分解(任务分解),分别分给不同的进程,然后在汇总到一个进程上,在程序上实现则用到了主从模式,人为的把进程分为主进程和从进程,主进程负责

mpi矩阵乘法:C=αAB+βC 一.主从模式的行列划分并行法 1.实现方法 将可用于计算的进程数comm_sz分解为a*b,然后将矩阵A全体行划分为a个部分,将矩阵B全体列划分为b个部分,从而将整个结果矩阵划分为size相同的comm_sz个块.每个子进程负责计算最终结果的一块,只需要接收A对应范围的行和B对应范围的列,而不需要把整个矩阵传过去.主进程负责分发和汇总结果. 进程数comm_sz分解为a*b的方法: int a=comm_sz/(int)sqrt(comm_sz); int b=

一．  矩阵乘法串行实现 例子选择两个1024*1024的矩阵相乘,根据矩阵乘法运算得到运算结果.其中,两个矩阵中的数为double类型,初值由随机数函数产生.代码如下: #include <iostream> #include <omp.h> // OpenMP编程需要包含的头文件 #include <time.h> #include <stdlib.h> using namespace std; #define MatrixOrder 1024 #def

混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一组预测值,之后再可以将它们与标注值(label)进行对比.我们也可以在测试集上做预测,但是最好是先不要动测试集(测试集仅需要在最后的阶段使用,在我们有了一个准备上线的分类器后,最后再用测试集测试性能).接下来,我们可以使用cross_val_predict() 方法: from sk

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov

目录 1. 问题 2. 方法 3. 实验设计 3.1. 解决词典内部(一组已知)任务的能力 3.2. 解决新任务(少量标记数据)的能力 4. 讨论和启发 论文:Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning Zamir, Amir R., et al. "Taskonomy: Disentangling task transfer learning." Proceedings of the IEEE Conference on Compu

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t

FROM: http://www.importnew.com/5881.html -- 扫描加关注,微信号: importnew -- 原文链接: Cloudera 翻译: ImportNew.com- Royce Wong译文链接: http://www.importnew.com/5881.html Cloudera Impala包含很多令人惊喜的特性,但是其给人印象最深的应该是支持以多种格式分析HDFS和HBase中数据的能力,并且不需要ETL.此外,用户可以使用多个框架如mapreduc

本文记录阅读该paper的笔记,这篇论文是TenSeal库的原理介绍. 摘要 机器学习算法已经取得了显著的效果,并被广泛应用于各个领域.这些算法通常依赖于敏感和私有数据,如医疗和财务记录.因此,进一步关注隐私威胁和应用于机器学习模型的相应防御技术至关重要.在本文中,我们介绍了TenSEAL,这是一个使用同态加密保护隐私数据的机器学习开源库,可以轻松地集成到流行的机器学习框架(PyTorch 或 Tensorflow)中.我们使用MNIST数据集对我们的实现进行了benchmark测试,结果显示加

以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

转载请注明出处. /* Function:C++实现并行矩阵乘法; Time: 19/03/25; Writer:ZhiHong Cc; */ 运行方法:切到工程文件x64\Debug文件下,打开命令行,输入以下指令: mpiexec -n N Project.exe NUM // N代表开启进程数量,NUM代表矩阵规模大小(size) 具体代码: 1.头文件: #include<stdio.h> #include <iostream> #include<math.h>

输入作乘法的次数K 然后输入矩阵和向量的维度n 然后输入一个n维向量 然后输入K个n阶方阵 程序会给出该向量连续与此K个方阵做乘法后的结果 主要用了MPI_Gather, MPI_Allgather, MPI_Bcast, MPI_Scatter 等 注意printf在终端中打印的时机会很玄学 往往会在程序完全执行完毕之后才会打印 注意 本程序将矩阵的所有行划分成一些段,分别分配给各个进程 仍然没有处理进程数无法整除维度n的情况 typedef long long __int64; #inclu

https://blog.csdn.net/a429367172/article/details/88933877