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动态创建 d 维张量
我想使用创建一个 d 维张量d作为输入并且没有if声明如下 if d 2 B zeros r r for i 1 r B i i 1 end elseif d 3 B zeros r r r for i 1 r B i i i 1 end
MATLAB
tensor
如何获得特定维度上张量的 MSE?
我有 2 个张量 size of torch Size 2272 161 我想得到它们之间的均方误差 然而 我希望它沿着 161 个通道中的每一个通道 这样我的误差张量就有 size of torch Size 161 我怎样才能做到这一点
python
Pytorch
tensor
meansquareerror
如何将自定义函数应用于 PyTorch 矩阵中的特定列
我有一个大小为 150 182 91 的张量 第一部分只是批量大小 而我感兴趣的矩阵是 182x91 的 我需要在 182x91 矩阵上分别为 50 个维度中的每个维度运行一个函数 我需要获得 182x91 矩阵的对角矩阵条带 我使用的函数
python
matrix
neuralnetwork
Pytorch
tensor
pytorch.empty 函数中未初始化的数据是什么
我正在经历pytorch教程并遇到了pytorch empty功能 有人提到空可以用于未初始化的数据 但是 当我打印它时 我得到了一个值 这和有什么区别pytorch rand它还生成数据 我知道 rand 生成 0 到 1 之间的值 下面
python
multidimensionalarray
memorymanagement
Pytorch
tensor
无法将 NumPy 数组转换为张量(不支持的对象类型字典)
我的方法我认为问题是 history model fit generator train generator epochs epochs steps per epoch train steps verbose 1 callbacks che
python
tensorflow
Keras
LSTM
tensor
Pytorch批量矩阵向量外积
我正在尝试使用 PyTorch 生成向量矩阵外积 张量 假设向量v有尺寸p和矩阵M有尺寸qXr 乘积的结果应为 pXqXr Example size 2 v 0 1 size 2X3 M 0 1 2 3 4 5 size 2X2X3 v M
python
Pytorch
tensor
张量,如何收集索引列表的值?
t2 tf constant 0 11 2 3 4 5 61 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 valid mask t2 lt 10 validIndex tf where valid mask pr
python
tensorflow
tensor
Pytorch 中 [-1,0] 的维度范围是多少?
所以我正在努力理解 Pytorch 中有关集合的一些术语 我不断遇到同样类型的错误range我的张量不正确 当我尝试谷歌寻找解决方案时 解释往往更加令人困惑 这是一个例子 m torch nn LogSoftmax dim 1 input
python
Pytorch
tensor
Softmax
如何有条件地缩放 Keras Lambda 层中的值?
输入张量rnn pv是有形状的 48 1 我想缩放这个张量中的每个元素 所以我尝试使用Lambda图层如下 rnn pv scale Lambda lambda x 1 if x gt 1000 else x 1000 0 rnn pv 但
python
tensorflow
machinelearning
Keras
tensor
将不同等级的张量相乘
我想将两个具有不同等级的张量相乘 例如 tensor A gt i x j x k x l tensor B gt l x m 得到另一个具有这个尺寸的张量 tensor C gt i x j x k x m i x j x k x l l
tensorflow
algebra
tensor
为什么我们要在 PyTorch 中“打包”序列?
我试图复制如何对 rnn 的可变长度序列输入使用打包但我想我首先需要理解为什么我们需要 打包 序列 我明白为什么我们 填充 它们 但为什么 打包 通过pack padded sequence 必要的 我也偶然发现了这个问题 下面是我的发现
deeplearning
Pytorch
recurrentneuralnetwork
tensor
zeropadding
在 TensorFlow 中展平数据集
我正在尝试将 TensorFlow 中的数据集转换为具有多个单值张量 数据集目前如下所示 12 43 64 34 45 2 13 54 34 65 34 67 87 12 23 43 23 53 23 1 5 转换后应该是这样的 12 43
python
tensorflow
flatten
tensor
tensorflowdatasets
使用 Pybind11 将 Eigen::Tensor 暴露给 Python
我正在尝试使用 pybind11 将特征张量暴露给 python 我可以毫无问题地编译所有内容 并可以成功地将其导入到 python 中 但是 数据无法转换为python类型 我尝试了两种方法 一是直接公开数据 二是使用映射 两者都在 py
c
Eigen
tensor
pybind11
torch.optim 对于多维张量返回“ValueError:无法优化非叶张量”
我正在尝试优化场景顶点的平移torch optim adam 这是来自redner教程系列 在初始设置下效果很好 它尝试通过将所有顶点移动相同的值来优化场景 称为translation 这是原始代码 vertices for obj in
Optimization
Pytorch
tensor
Tensorflow,如何将 2D 张量(矩阵)乘以 1D 向量中的相应元素
我有一个二维矩阵M形状的 batch x dim 我有一个向量V形状的 batch 如何将矩阵中的每一列乘以 V 中的相应元素 那是 我知道一个低效的 numpy 实现将如下所示 import numpy as np M np random
python
NumPy
tensorflow
matrixmultiplication
tensor
生成 1D 张量作为 2D 张量的行的唯一索引
假设我们通过为每个不同的行提供不同的索引来将 2D 张量转换为 1D 张量 从0 to the number of rows 1 1 2 1 3 1 4 gt 0 1 2 但如果有相同的行 那么我们重复索引 如下所示 1 2 1 2 1 4
python
Pytorch
tensor
多维张量的前 K 个索引
我有一个 2D 张量 我想获取前 k 个值的索引 我知道关于pytorch 的 topk功能 pytorch 的 topk 函数的问题是 它计算某个维度上的 topk 值 我想获得两个维度上的 topk 值 例如对于以下张量 a torch
python
Pytorch
tensor
matrixindexing
在张量之间进行运算时出现“InvalidArgumentError:不兼容的形状:[64,40000] vs. [64] [Op:Mul]”?
我正在尝试在两个张量之间执行此操作 green mat sio loadmat green mat green np array green mat G2 green tf convert to tensor green green tf
python
tensorflow
neuralnetwork
layer
tensor
如何在 tensorflow.js 模型中添加图像并针对给定图像标签训练模型
我们使用 TensorFlow js 来创建和训练模型 我们使用 tf fromPixels 函数将图像转换为张量 我们想要创建一个具有以下属性的自定义模型 AddImage HTML Image Element Label 添加带有自定义
tensorflow
Keras
imagerecognition
tensor
tensorflowjs
如何按第一维对张量进行排序
我有一个 2D 张量 我想按第一个维度排序 如下例所示 a torch FloatTensor 5 5 5 3 3 5 6 4 3 7 我预计排序后的结果是这样的 a torch FloatTensor 3 5 3 7 5 3 5 5 6
python
Sorting
Pytorch
tensor
torch
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