我正在尝试将使用Keops库生成的LazyTensor对象转换为Numpy数组。LazyTensor对象没有将其直接转换为Numpy数组的属性。所以,我用函数aslinearoperator作为一个技巧函数,把这个符号张量对象转换成一个枕木线性算子。
>>> A shape (15230, 10) A KeOps LazyTensor
>>> from scipy.sparse.linalg import aslinearoperator
>>> L = aslinearoperator(A)
>>> L
>&
我遵循,但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码:
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2,2,2,2,2,dtype=torch.float64)
然而,
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
为了一个例子,考虑在张量流中计算一个内积。当一个人使用提要对其进行评估时,我试图尝试在TensorFlow中以不同的方式引用图形中的内容。考虑以下代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
M = 4
D = 2
D1 = 3
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[M, D], name='data_x') # M x D
W = tf.Variable( tf.truncated_normal([D,D1], mean=0.0, stddev=0.1) ) # (D x D1)
b =
我对张量没有很好的了解,如果这是一个愚蠢的问题,请原谅。 我正在尝试使用来自Keras的Lambda层为我的模型添加一个特殊的层。我希望这一层计算张量的平均值,并将该平均值用作张量值。 更清楚地说,这是我需要的,但在numpy中,我不知道如何使用张量:(使用NumPy不是使用张量) colInput ## this should be my tensor
avg = np.mean(colInput)
colInput =[avg for n in range(colInput.shape[0])] 我确实尝试了以下几种方法: avg = tf.reduce_mean(co
让我介绍一下numpy中的示例问题:
arr - some numpy array
a, b - constants
arr[arr < a] = b
现在,我想实现相同的功能,但在Tensorflow中,arr是张量。在运行时之前不知道张量值。
正如您所看到的,这个答案将给出两个方面的说明:给张量内的特定位置赋值,并对张量进行条件调整,以及检索满足条件的索引。
所以我有一个训练集和一个测试集,两者都是h5py格式的。我还有一个data_load函数,它加载文件并返回NumPy数组。主要的问题是我不需要NumPy,因为我使用的是张量。我期望有一个x&y张量的大小N(批大小)和D_in(每个图像的输入大小)和D_out(每个张量的输出大小)。
问题是:
x&y不被转换成below.If提到的维度的张量,它们的类型仍然是numpy.ndarray。任何帮助都是非常感谢的。
def load_data(train_file, test_file):
# Load the training data
train_dataset =h5py.F
我使用TensorFlow2.0,并且有一个我想用Numpy处理的张量X。
如果我打印张量,我会得到以下结果:
print(X) =
Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)
我尝试使用X.numpy()和X.as_numpy()将张量转换为numpy数组,这会抛出以下错误:
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
AttributeError: 'Tensor' object has no at
我试图使用PCA进行维数约简,其中outputs是张量的列表,每个张量的形状为(1,3,32,32)。以下是代码:
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(10)
pca_result = pca.fit_transform(output)
但不管我做了什么,我都会犯这个错误:
ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
我知道具有大小(1,3,32,32)的张量正在产生这个问题,因为它寻找一个元素,就像错误所指出的那样,但是不知道如何解决
我试图使用TF数据集和一个@tf.function对图像目录执行一些预处理。在tf函数中,图像文件被读取为一个原始字符串张量,我试图从这个张量中获取一个片段。切片,前13个字符,表示关于.ppm图像(头)的信息。我得到了一个错误:ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'Slice' (op: 'Slice') with input shapes: [], [1], [1]。最初,我试图直接切片张量的.numpy()属性(filepath输入参数到tf函数),但我认为在tf函数中这样做在语义上是错误的
我正在和tensorflow一起研究一个算法。以下是想要的代码的NumPy版本: x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sets = {1,5,7}
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(10):
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果: y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能?有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点,而不是在计算后将NumPy数组转换为张量,而是使用张量执行所有操作(例如,使用张量来索引张量,