сможет подсказать, как её лучше записать. Суть в том, что я записываю слои с нейронами как столбцы матриц, а связи (веса) между слоями как двумерные матрицы так, чтобы сумматор вычисляется простым произведением матриц. Матрицы здесь это массивы numpy. Здесь проблем нет, это все хорошо записывается.
Далее мне нужно создать массив, элементами которого будут оговоренные выше столбцы, массив с матрицами весов и т.д., чтобы хранить сеть целиком. И здесь проблема: как лучше объеденить матрицы numpy разных размеров? Скажем, стандартное объединение по горизонтали не зайдет, т.к. оно требует, чтобы все столбцы были одинаковой длины. Я мог бы конечно загружать все матрицы в список, но может кто подскажет метод получше?
Возможно дилетантство, но можно взять самую большую размерность столбцов, а меньшие дополнить NaN А для чего их вообще сохранять и куда сохранять?
предваряете каждую матрицу размерностью, сериализуете, записываете в поток одну за одной, сжимаете поверх xz
Обсуждают сегодня