我想计算损失的梯度,所有的网络参数。当我尝试重塑每个权重矩阵以达到1维时,问题就出现了(这对于我稍后使用梯度进行计算很有用)。在这一点上,Tensorflow输出一个None列表(这意味着没有路径从损失到这些张量,而应该有,因为它们是模型参数重塑)。(x, [-1]) for x in all_tensors]for循环末尾的all_tensor是</
给定一个df列表,目标是将df_convert_array重塑为2D数组。下面的代码片段确实满足了目标 alist_df=[pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(4,2))) for _ in range (3)]arr_opt=np.array([narr.T.reshape(-1) for narr in arr]) 但是,所提出的解决方案需要首先转置和重塑
Reshape层的工作方式与我预期的不同。在下面的示例中,我认为最后一行应该返回形状为[5,1]的张量对象。但是,会抛出一个错误,声明形状[5]张量不能重塑为大小[5,5,1]张量。import Reshape>>> import numpy as np
>>> x = K.constant(np.array([1,2<
我有3D矩阵(10000 X 60 X 20),我需要改变2维和3维来保持列的完整性。对于2D矩阵,我使用RANDPERM:Aperm = A(:,pidx);
我不能只应用RANDPERM两次-首先是列索引,然后是页索引。一种解决方案是将矩阵从3D重塑为2D压缩列,将页面重塑为列,对它们进行置换,然后重新