文件名称:
Multicore-TSNE：使用Python和Torch包装器的并行t-SNE实现-源码
开发工具:
文件大小: 323kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：多核t-SNE
这是L. Van der Maaten用python和基于Torch CFFI的包装器对进行的多核修改。 此代码还比1核上的sklearn.TSNE更快。
期待什么
Barnes-Hut t-SNE分两步完成。
第一步：建立用于最近邻居搜索的有效数据结构，并将其用于计算概率。 可以针对数据集中的每个点并行完成此操作，这就是为什么我们可以期望通过使用更多核来实现良好的加速。
第二步：使用梯度下降优化嵌入。 这部分基本上是连续的，因此我们只能在迭代内进行优化。 实际上，某些部分可以有效地并行化，但是暂时还不能全部并行化。 这就是为什么第二步加速不如第一步加速那么重要，但仍有改进的空间。
那么什么时候可以受益于并行化呢？ 几乎可以肯定，第二步的计算时间是D常数，主要取决于N 第一部分的时间很大程度上取决于D ，因此对于较小的D time(Step 1) << time(S
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