相关疑难解决方法(0)

我试图将神经网络函数推广到任意多层,因此我需要多个矩阵来保存每层中每个神经元的权重.我最初明确地在R中声明矩阵对象来保存每个图层的权重.我没有在每层中使用一个矩阵,而是考虑了一种方法(不是说它是原始的),将所有权重存储在一个数组中,并定义了一个"索引函数"来将权重映射到数组中的相应索引.

我将函数定义如下:

哪里 是第i层中第j个神经元的第k个权重,L(r)是第r层中神经元的数量.写完这些定义之后,我意识到stackoverflow不允许像mathoverflow这样的乳胶,这是不幸的.现在的问题是:以这种方式计算权重指数是否更有效,或者效率更低？在查看了一般如何为数组计算索引之后,如果我只是在每个持有权重的层中保留一个矩阵,那么这基本上就是在编译时所做的事情,所以看起来我可能只是让我的代码过于复杂和难以了解时间效率是否没有差异.

我使用 R 和 Rstudio 没有任何具体问题。然而，从今天开始，我每次打开R时，都会出现以下消息：

错误：无法将“.First”的绑定添加到基本环境。

因此，当我尝试使用RStudio时，出现了同样的问题。我没有对我的计算机或其系统进行任何更改，但问题似乎突然出现。

我使用的是 Windows 10 全部更新安装，R 版本 4.1.0。

我已经重新安装了 R，更新了每个程序，但问题仍然存在。

知道发生了什么吗？

最近我一直在做很多线性代数重的东西，我发现我可信赖的 CRAN R 在挣扎，所以我寻找一些方法来获得更好的性能。但是，在 Windows 下获得它似乎并不容易。由于我有一台 Intel 机器，我想针对 Intel MKL Math 库而不是标准 BLAS 编译 R。我发现这个：相对简单，但页面末尾对 Red Hat Linux 的引用引起了怀疑。这是正确的，因为如果您在 R 管理手册中查找 MKL 条目，您会发现显然针对 MKL 编译 R 在 Windows 中不起作用。如果在 Windows 下尝试使用 ATLAS，也会出现类似的问题。因此，令我非常遗憾的是，我决定放弃 CRAN R 并转向Microsoft R Open. 为这个 R 发行版安装 MKL 非常简单，而且效果很好。因此我想知道：在 Windows 下是否还有其他 R 发行版或实现，它们在线性代数计算方面始终比 CRAN R 快？它们是否通用？你使用它们中的任何一个吗？

我正在尝试构建 R-devel / R-patched。我读过一些链接，与执行此操作的步骤相关。

1) https://www.r-bloggers.com/2022/01/building-r-4-2-for-windows-with-openblas/
2) https://www.r-bloggers.com/2020/05/building-r-4-for-windows-with-openblas/
3) https://github.com/r-windows/r-base

但不幸的是，没有任何成功。

在“1”中我没有“Makefile.win”，也没有带有“-lf77blas -latlas”的文件在“2”中手动创建的“full-build.sh”脚本不执行任何操作。在“3”中我有一个错误Use_ATLAS=YES

installing 'sysdata.rda'
make[3]: *** [../../../share/make/basepkg.mk:151: sysdata] Error 127
make[2]: *** [Makefile.win:22: all] Error 2
make[1]: *** [Makefile.win:32: R] Error 1
make: *** [Makefile:18: all] Error 2

此错误与 basepkg.mk 中的这一行有关：

@$(ECHO) "tools:::sysdata2LazyLoadDB(\"$(srcdir)/R/sysdata.rda\",\"$(top_builddir)/library/$(pkg)/R\")" | \
  R_DEFAULT_PACKAGES=NULL LC_ALL=C $(R_EXE)

那么，有人可以帮助我吗？这3种方式有什么问题吗？如何正确构建 R devel（如果可能的话使用安装文件）？也可以使用 AMD BLIS 库来编译它（我有 Ryzen 9 5950x）。

谢谢。

PS 我使用 Windows 11 和 winlibs PPS 中的 gcc-12.02 如果可能的话，请添加使用 AMD BLIS 构建 R 的方法...