Python mxnet.ndarray.contrib.count_sketch用法及代码示例

用法:
mxnet.ndarray.contrib.count_sketch(data=None, h=None, s=None, out_dim=_Null, processing_batch_size=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

data：(NDArray) - 将数据输入到 CountSketchOp。
h：(NDArray) - 索引向量
s：(NDArray) - 符号向量
out_dim：(int, required) - 输出维度。
processing_batch_size：(int, optional, default='32') - 一次处理多少个草图向量。
out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

将CountSketch应用于输入：将d-dimension数据映射到k-dimension数据”

注意：

count_sketch 仅在 GPU 上可用。

假设输入数据的形状为(N, d)，符号哈希表s的形状为(N, d)，索引哈希表h的形状为(N, d)，映射维度out_dim=k，s中的每个元素都是+ 1 或 -1，h 中的每个元素都是从 0 到 k-1 的随机整数。然后算子计算：

\[out[h[i]] += data[i] * s[i]\]

例子：

out_dim = 5
x = [[1.2, 2.5, 3.4],[3.2, 5.7, 6.6]]
h = [[0, 3, 4]]
s = [[1, -1, 1]]
mx.contrib.ndarray.count_sketch(data=x, h=h, s=s, out_dim = 5) = [[1.2, 0, 0, -2.5, 3.4],
                                                                  [3.2, 0, 0, -5.7, 6.6]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.contrib.count_sketch。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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返回：

返回类型：

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