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ND4J的基本操作

日期:2018-10-08点击:358

一、ND4J的在内存中的存储结构

    对于ND4J而言,所有的数据都存储在堆外内存,是一维的连续内存,INDArray 只是指向了这片连续的内存空间,把连续内存映射成张量,ND4J定义了两种排序规则:C order和F order,C order表示行优先,F order表示列优先。下图展示了ND4J的内存存储。

C vs. F order

    上图可以看出,不过张量是几维,对应的物理存储都是一维的连续内存空间,NDArray在指向这片连续的地址,这正是ND4J强大的地方,对于各种矩阵操作,例如:矩阵转置、矩阵加标量等等操作,都可以轻而易举的实现,而不用花力气去dup一个巨型数组,高性能也表现在这种优雅的设计方式上。

二、ND4J的基本操作

    1、加法

    INDArray add(INDArray other)  :元素对应相加,返回的张量是拷贝出来的

    INDArray addi(INDArray other) :元素对应相加,与上面不同的是,返回值不是拷贝出来的新数组,而是用计算结果替换原内存数据

    INDArray add(Number n):每个元素加上一个标量

    INDArray addi(Number n):每个元素加上一个标量,并覆盖原数组

    2、减法

     INDArray sub(Number n):每个元素减去一个标量

    INDArray subi(Number n):每个元素减去标量,并覆盖原数组

    INDArray sub(INDArray other):对应元素相减

     INDArray subi(INDArray other):对应元素相减,并覆盖原数组

    3、乘法

    乘法分两种,对应元素相乘和矩阵乘法

    INDArray mul(INDArray other):对应元素相乘

    INDArray muli(INDArray other):对应元素相乘,并覆盖原数组

     INDArray mmul(INDArray other):矩阵相乘

    INDArray mmuli(INDArray other):矩阵相乘,并覆盖原数组

    4、除法

    INDArray div(INDArray other):对应元素相除

    INDArray divi(INDArray other):对应元素相除并覆盖原数组

    INDArray div(Number n):每个元素除以一个标量

    INDArray divi(Number n):每个元素除以一个标量,并覆盖原数组

    5、矩阵转置

     INDArray transpose()

    INDArray transposei()

    总结一下:后面以i结尾的方法,表示in place,也就是会覆盖原内存空间的数据,和”传引用“一个意思

    6、张量创建

    Nd4j类中定义了很多静态方法,用于创建N维张量,用法例如: Nd4j.zeros(nRows, nColumns)

    public static INDArray zeros(int rows, int columns) :创建一个全部元素为0的张量

     public static INDArray ones(int rows, int columns) :创建一个全部元素为1的张量

    public static INDArray hstack(INDArray... arrs):沿着水平方向接起多个矩阵,矩阵必须有相同的行

    public static INDArray vstack(INDArray... arrs):沿着垂直方向接起多个矩阵,矩阵必须有相同的列

     public static INDArray rand(int rows, int columns):随机对应形状的张量

    public static INDArray rand(int[] shape):随机对应形状的张量

    7、张量设置值

    INDArray putScalar(int[] i, double value):对应位置设置标量

    INDArray putScalar(int row, int col, double value):对应行列处设置标量

    INDArray put(INDArrayIndex[] indices, INDArray element):对应维度处设置INDArray

    8、其他操作

    INDArray reshape(int... newShape):重新定义张量形状

    这里只是列举了ND4J的一些常用操作,ND4J还定义了很多对应张量灵活的操作,例如求和、求平均、求最大值、求最小值、BooleanIndexing根据条件替换张量值、常用函数操作(sigmoid、tanh等等),要了解更多的详情,可以深入去看DL4J的example或者单元测试,去体验这个优秀的张量运算库。

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原文链接:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/2231563
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