腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(583)
视频
沙龙
1
回答
从
PyTorch
N
维
张量
中
过
滤出
NaN
值
python
、
python-3.x
、
pytorch
、
filtering
、
nan
这个问题与to filtering np.
nan
values from
pytorch
in a -Dimensional tensor非常相似。不同之处在于,我想将相同的概念应用于2
维
或更高
维
的
张量
。我有一个
张量
,看起来像这样: import torch [[1, 1, 1, 1, 1], [float('
nan
'), float('
nan
'), float(
浏览 168
提问于2020-10-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
PyTorch
中将
值
从一个
张量
复制到另一个
张量
的最快方法是什么?
python
、
conv-neural-network
、
pytorch
、
convolution
、
tensor
我正在实验卷积
中
的膨胀,我试图用
PyTorch
将数据从一个二
维
张量
复制到另一个2D
张量
。我将
值
从
张量
A复制到
张量
B,这样复制到B
中
的A的每个元素都被
n
零包围。for i in range(A.shape[0]): B[
n
+i][
n
+j] = A[i][j] 有没有更快的东西不需要循环的使用
浏览 0
提问于2019-04-13
得票数 5
回答已采纳
1
回答
numpy阵列对火炬
张量
转换的工作
numpy
、
tensorflow
、
pytorch
、
tensor
我想知道
从
NumPy数组到
张量
的转换是如何在
PyTorch
和Tensorflow中发生的。它是创建整个数组的副本,还是有一些就地机制?其次,如何清除先前由NumPy数组使用的内存,该数组后来被转换为
张量
。
浏览 3
提问于2021-10-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从
文本文件中加载
pytorch
的
n
维
张量
python
、
numpy
、
pytorch
、
tensor
我有一个三
维
张量
,我在python代码之外创建,并且能够以任何人类可读的格式进行编码。我需要将这个
张量
的
值
作为冻结层加载到我的
pytorch
神经网络
中
。我尝试将
张量
编码为[[[a,b],[c,d]], [[e,f], [g,h]], [[k,l],[m,
n
]]]格式的文本文件,这似乎是最符合逻辑的方式。/arrays/tensor.txt"))ValueError: c
浏览 3
提问于2020-11-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
从
内容
张量
和指数
张量
建立
张量
?
python
、
pytorch
我试图根据另外两个
张量
的内容组装一个
张量
,如下所示: 我有一个叫A的二
维
张量
,它的形状为I* J,另一个叫B的二
维
张量
,它的形状为M*
N
,其元素是A的第一
维
的指数,我想得到一个具有M*
N
*J形状的三
维
张量
C,使得[0,M)
中
的所有m和[0,
N
]
中
的所有m都有C[m,
n
,:] == A[B[m,
n
],:]。我可
浏览 3
提问于2022-01-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
PyTorch
中
的掩蔽与实例规范化
pytorch
、
normalization
假设我有一个
PyTorch
张量
,排列为
N
,C,L,其中
N
是批大小,C是通道或特征的数目,L是长度。在本例
中
,如果希望执行实例规范化,则执行以下操作:C = 100m = nn.InstanceNorm1d(C, affine=True)output = m(input) 这将对每一个
N
*C = 2000片数据执行L
维
的归一化,减去2000年的
浏览 3
提问于2019-10-13
得票数 2
1
回答
从
pytorch
1d
张量
中
过
滤出
np.
nan
值
python
、
pytorch
我有一个一
维
张量
,看起来像这样: import numpy as nptensor = torch.Tensor(my_list) 如何过滤掉
nan
值
,使其成为大小为4的
张量
?
浏览 13
提问于2020-04-29
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Pytorch
聚集问题(3D计算机视觉)
python
、
3d
、
computer-vision
、
pytorch
我有
N
组C
维
点。每组有M个点。因此,有一个
张量
为(
N
,M,C)。让我们称其为特征。我通过M
维
计算最大元素和索引,以找到每个C
维
的最大点(最大池化操作),结果最大
张量
(
N
,1,C)和索引
张量
(
N
,1,C)。 我有另一个形状
张量
(
N
,M,3)来存储那些
N
*M个高
维
点的几何坐标。现在,我想使用每个C
维
中最大
值
点的索引
浏览 22
提问于2021-03-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
值
复制到空
张量
中
python
、
tensor
我已经创建了一个特定大小的
张量
,即C=4,3,40。我想把之前
张量
中
的
值
复制到这个
张量
中
。 我想复制
张量
A= 4, 3的所有
值
,只复制
张量
B= 4, 40, 1的二
维
值
。我试过了: ten_size = torch.zeros(4, 3, 40) 但这显然是一个全为零的
张量
。我不知道如何
从
张量
A和B中提取特定
值
并将其输入到ten
浏览 9
提问于2021-04-02
得票数 1
1
回答
通过uber/petastorm将ndarray储存到Parquet?
python
、
arrays
、
matrix
、
parquet
、
petastorm
可以通过将
N
维
数组存储到Parquet
中
吗?
浏览 2
提问于2019-02-14
得票数 2
回答已采纳
3
回答
创建排除指定
值
的序列的
PyTorch
张量
python
、
pytorch
我有一个一
维
PyTorch
张量
,包含0和
n
-1之间的整数。现在,我需要创建一个带有
n
-1列的2d
n
-1
张量
,其中每一行都是
从
0到
n
-1的序列,不包括第一个
张量
中
的
值
。我怎样才能有效地做到这一点?例如:a = torch.Tensor([0, 1, 2, 1, 2, 0])b = [
浏览 15
提问于2022-06-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在
中
创建用于采样的自定义层?
python
、
tensorflow
、
keras
、
pytorch
、
sampling
输出
张量
的其余部分应该是零。 样本必须随机抽取,,使最高
值
像素被采样的概率更高的。换句话说,概率分布应该是输入
张量
本身(归一化)。现在,我已经成功地构建了一个模型,在这个模型
中
,我选择了输入
张量
的前25%像素,并创建了一个只有它们大小相同的输出
张量
。但这不是随机抽样。请注意,这只适用于一
维
np.array。我听说
过
tf.random.multinomial,但是它已经贬值了,tf.random.categorical以logits作为输入(我不认为
浏览 1
提问于2019-03-07
得票数 2
2
回答
什么是第一次初始化重量在喷炬卷积层
python
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
pytorch
学习 我已经学习了所有的最后44节。
PyTorch
如何更新卷积层
中
的权重?
浏览 2
提问于2018-12-31
得票数 1
回答已采纳
2
回答
纵火线性法
中
的多维输入?
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
、
perceptron
在构造一个简单的感知器神经网络时,我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二
维
权矩阵,类似于
中
的这种简单的神经网络。但最近,我遇到了这样一个模型:线性层接受三
维
输入
张量
,并输出另一个三
维
张量
(o1 = self.a1(x))。
浏览 3
提问于2019-10-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
PyTorch
:使用一
维
张量
和多通道(三
维
)图像
张量
执行添加/子/mul操作。
python
、
pytorch
、
tensor
使用
PyTorch
,我有一个图像作为三
维
张量
,假设
维
数64x400x400,其中64表示通道,400表示图像
维
数。有了这个,我有一个64长的一
维
张量
,它们都有不同的
值
,其中的意图是每个通道使用一个
值
。我想使用每个一
维
张量
的
值
来应用于整个通道的400x400块。因此,例如,当我想要添加3d_tensor + 1d_tensor时,我希望将1d_tensor[i]添加到3d_tenso
浏览 4
提问于2020-10-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么torchvision.utils.make_grid()返回想要的网格的副本?
python
、
python-3.x
、
pytorch
、
torchvision
在下面的编码示例
中
,我无法理解为什么输出
张量
grid具有3,28,280形状。我理解为什么它的28在高度上而280在宽度上,而不是3。
从
沿轴0运行的所有3 28x280数组上运行plt.imshow()看,它们是相同的副本,因为打印其中的任何一个都给了我我想要的图像。/
pytorch
_obj_classifier/data/FashionMNIST', download = True, transform = transforms.
浏览 1
提问于2021-01-07
得票数 1
回答已采纳
5
回答
Pytorch
操作检测NaNs
pytorch
是否有
Pytorch
内部过程来检测
张量
中
的NaNs?Tensorflow有tf.is_
nan
和tf.check_numerics操作...
Pytorch
在什么地方也有类似的东西吗?我正在寻找一个专门的
Pytorch
内部例程,因为我希望这发生在GPU以及CPU上。这不包括基于numpy的解决方案(如np.isnan(sometensor.numpy()).any()) ...
浏览 63
提问于2018-01-09
得票数 45
回答已采纳
5
回答
“解压”在火炬
中
是做什么的?
python
、
numpy
、
pytorch
说: 返回一个尺寸为1的新
张量
,该
张量
插入到指定位置。.X= torch.tensor(1,2,3,4) >>> torch.unsqueeze(x,0)
张量
([ 1,2,3,4]) >>> torch.unsqueeze(x,1)
张量
([ 1,2,3,4]
浏览 7
提问于2019-07-28
得票数 100
回答已采纳
1
回答
高级索引在TensorFlow
中
跨
n
维
可用吗?
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
在
PyTorch
中
,我们可以使用标准的Pythonic索引来应用跨
n
维
的高级索引.result = preds[a, b, c, d] >>> [9, 12] 如何在TensorFlow
中
再现这一点,
从
相同的5个<e
浏览 3
提问于2022-08-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
PyTorch
值
阈值化和所有其他
值
的零化
python
、
machine-learning
、
pytorch
我在
PyTorch
中有二
维
张量
,表示模型的信任。我要:迭代行,如果
值
大于或等于,检查第2
值
,创建一行零,将第2
值
从
行更改为第2
值
,替换行,否则不要做任何<code>F 215</code>。 然而,这是低效的。
浏览 2
提问于2020-07-15
得票数 1
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
Pytorch 学习引发的思考
大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现
从头开始了解PyTorch的简单实现
PyTorch的10个基本张量操作
深度学习:必备数学知识之线性代数篇
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券