LocaNMF：基于PyTorch的局部半负矩阵分解技术

知识点: 1.矩阵分解技术:局部半负矩阵分解（LocaNMF）是一种矩阵分解技术，特别适用于处理宽视频数据。它通过分解视频数据，允许用户直接比较多只鼠标的活动。 2.矩阵分解的可解释性:LocaNMF的输出组件具有更多的可解释性，比传统的基于NMF或SVD的技术更易于理解和解释。 3.分层交替最小二乘（HALS）算法:LocaNMF使用分层交替最小二乘（HALS）的快速低秩版本。HALS算法是一种优化算法，用于解决矩阵分解问题，其目标是最小化原始矩阵和分解后矩阵之间的差异。 4.PyTorch实现:LocaNMF是建立在PyTorch之上的，用Python和C++编写，可以在支持CPU或Nvidia CUDA的GPU上运行。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习和机器学习的研究。 5.Nvidia GPU:要在Nvidia GPU上运行LocaNMF，需要Nvidia，并且在安装LocaNMF软件之前，需要正确安装最新版本（版本>418.x）的Nvidia驱动。 6.软件安装:建议在其自己的Python环境中用于管理LocaNMF的依赖项。首先，下载并安装。通过执行以下脚本来验证conda的安装。将显示基本环境软件包的列表。为LocaNMF创建一个新环境，并安装LocaNMF软件及其所有依赖项。 7.conda环境管理:conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。在这里，我们用它来创建一个新的环境，专门用于安装和运行LocaNMF。 8.开源项目:这个项目是开源的，标签为"系统开源"，意味着任何人都可以访问和使用这个软件，也可以自由地修改和共享。 9.文件压缩:给定的压缩包子文件名称为"locaNMF-master"，这表明这是一个包含了LocaNMF代码库的压缩文件，可能包含了Python和C++的源代码文件，以及可能的文档和测试文件。