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1
回答
代码
优化
帮助
(
循环
到
张量
运算
)
python
、
numpy
、
loops
、
optimization
、
tensor
我有一个非常长的
循环
2*40*40*40*40 (大约500万次迭代),我觉得它是不必要的,可以简化为
张量
运算
。原始
代码
运行大约34秒,在
循环
中有很多数值
运算
,我设法将它们减少
到
一个常量,使
代码
在7.8秒内运行。但我仍然觉得,如果我删除
循环
并将其替换为
张量
操作,它仍然可以减少
到
小于1秒的操作。
代码
如下,M1和M2为40: for t in range(2): for i2
浏览 15
提问于2019-12-27
得票数 0
1
回答
在python中创建能够处理单维和多维数组的方法最有效的方法是什么?
python
、
arrays
、
pytorch
我用的是电筒,并意识
到
,对于一个线性层,你不仅可以通过一维
张量
,而且可以通过多个
张量
,只要最后一个维度匹配。 我试着
循环
每一项,但这是什么吗?我很难思考如何用更多的维度来编程
循环
,也许是递归,但这看起来很麻烦。实现这一点的最有效方法是什么?
浏览 6
提问于2022-09-09
得票数 0
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1
回答
改进型电流常数
张量
python
、
tensorflow
我在googled上搜索并了解
到
,Tensorflow的constant()函数生成一个恒定的
张量
(大惊喜!)也不能被修改。我理解其原因,a现在是一个新的
张量
运算
Add (<tf.Tensor 'add_1:0' shape=() dtype=float32>)。它与图
优化
有关吗?我是不是错过了一些琐碎的东西? 提前谢谢。
浏览 2
提问于2017-10-17
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1
回答
从Theano复制non_sequences共享变量的扫描函数
python
、
theano
、
deep-learning
调试(见下文)表明,
循环
的每个实例(每个像素)都复制了non_sequences变量,这当然会扼杀我的GPU内存:如您所见,输入显示为1025x2000x3x32x32
张量
,而原始
张量
为2000x3x32x32,而1025是扫描+ 1的迭代次数。
浏览 1
提问于2015-06-17
得票数 2
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2
回答
默认情况下,在线或批培训在tensorflow中
python
、
optimization
、
tensorflow
、
neural-network
、
training-data
我有以下问题:我正在尝试学习
张量
流,但我仍然找不到将培训设置为在线或批处理的位置。例如,如果我有以下
代码
来训练神经网络:optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer还是
张量
流
优化
器以不同的方式从后面进行
优化
?如果我执行for
循环
,一次给出一个数据样本,这是错误的吗?这算不算一步(在线)培训?谢谢你的
帮助
。
浏览 0
提问于2017-10-20
得票数 5
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1
回答
将LSTM用于固定大小输入和可变大小输入的区别
tensorflow
、
keras
、
pytorch
、
recurrent-neural-network
我想知道如何训练(自然的) LSTM模型,在这种模型中,我只使用所有数据点在一个
循环
中一个接一个地提供单个时间步长,而不仅仅是具有固定时间长度的历史数据点的样本。除了我的理论问题,有没有一个很好的例子,使用单个时间步长的
循环
,而不是将整个窗口提供给LSTM?
浏览 23
提问于2021-05-10
得票数 1
1
回答
“使用TensorFlow后端”。这是一个错误吗?
tensorflow
、
deep-learning
、
jupyter-notebook
、
jupyter
我刚开始在jupyter-notebook上进行深度学习。我编译了第一个单元格,并得到了以下回复。上面写着"TensorFlow backend“。这是一个错误吗?
浏览 2
提问于2019-01-15
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1
回答
在TensorFlow中计算多维输入之间的成对欧几里德距离
tensorflow
、
kernel
、
covariance
、
gaussian
、
tensor
我有两个形状为m×d和n×d的2-D
张量
。什么是
优化
的(即没有for
循环
)或tensorflow方法来评估这两个
张量
之间的成对欧几里德距离,以便我得到形状为m×n的输出
张量
。等效的未经
优化
的numpy
代码
将如下所示for row_iterator in range
浏览 14
提问于2017-12-23
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1
回答
有没有一种方法可以有效地矢量化图像上的Tensorflow ops?
python
、
image-processing
、
tensorflow
Tensorflow有大量的转换,可以应用到表示图像(高度、宽度、深度)的3D
张量
,例如tf.image.rot90()或tf.image.random_flip_left_right()。但是,是否有一种方法可以将
运算
矢量化,将四维
张量
(batch_size、高度、宽度、深度)沿一维方向变换为同尺寸
张量
,而不必用tf.while_loop()对它们进行明确的
循环
。False,False,True,False)))编辑2: --事
浏览 0
提问于2016-11-07
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1
回答
Tensorflow定义了构建所有
张量
分量乘积的操作
python
、
tensorflow
、
product
、
operation
、
elementwise-operations
我想在tensorflow中定义一个
运算
,计算如下:X由
张量
提供。最后,应该将操作与已知值进行比较,并学习参数alpha、beta I和b。我想把它测试为“激活-函数”(更恰当地说是
优化
/拟合过程)。 如果
浏览 1
提问于2017-07-20
得票数 0
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1
回答
为什么我们在
代码
中使用keras后端命令?
tensorflow
、
keras
import tensorflow as tffrom keras import backend as K是干什么的呢?如果有人用简单的方式解释它,使它不会在头脑中变得复杂,我将不胜感激。
浏览 3
提问于2022-01-30
得票数 0
1
回答
为什么Pytorch在读取数据方面比Tensorflow慢
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
pytorch
我尝试了两种版本
代码
来迭代MNIST数据,以比较经过的时间。
浏览 2
提问于2020-08-01
得票数 1
1
回答
tensorflow中的条件图和访问
张量
大小的
循环
python
、
tensorflow
如果是,自动梯度计算和实现的
优化
器是否与它一起工作? for i in range(tf.shape(tensor)[0]): 因为范围
运算
符需要一个整数
浏览 3
提问于2015-11-10
得票数 9
1
回答
向量,它是如何用lib手电筒
张量
来存储值的?
c++
、
vector
、
pytorch
、
std
、
libtorch
当我作为vector<torch::tensor>收集可训练参数时,我意识
到
它是类型转换为torch::autograd::VariableList。torch::Tensor t = torch::ones({ 1 });tv.push_back,但是原始的
张量
值也被更新。我的意思是,这使得收集可训练的
浏览 8
提问于2022-02-11
得票数 1
1
回答
张量
运算
与梯度
deep-learning
、
pytorch
、
gradient
、
tensor
、
derivative
我在youtube上上了一些教程,下面的
代码
示例用于解释衍生产品 x = torch.tensor(3.)., requires_grad=True) 算术
运算
计算导数显示梯度 print('dy/db:
浏览 1
提问于2021-12-14
得票数 1
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1
回答
PyTorch
优化
:在torch.tensor上使用map函数而不破坏计算图形是可能的吗?
python
、
optimization
、
pytorch
我的神经网络有多个输出
张量
,我想在Forward-Propagation函数的末尾将它们收集
到
一个列表中。出于这个原因,我像这样使用for
循环
: output = []for i in range(self.number):output = map(lambda x: self.out[x](input)), range(0,self.number
浏览 254
提问于2020-01-07
得票数 0
1
回答
使用Python进行有效的
张量
压缩
python
、
complexity-theory
、
tensor
我有一段包含
张量
压缩的瓶颈计算的
代码
。假设我想计算一个
张量
A_{i,j,k,l}( X),它在X中的单个x的非零项是N~ 10^5,X表示一个总共有M个点的网格,M~1000个点。,通过阵列的数值卷积获得中间
张量
B_{m,n,p,q}(M),使得:其中"*“是卷积
运算
符,并且所有
张量
的元素数量与A我的问题与和的效率有关;要计算A的单个rhs,考虑
到
问题的复杂性,它需要非常长的时
浏览 2
提问于2020-06-16
得票数 1
1
回答
用PyTorch加速带界线性最小二乘
优化
?
optimization
、
scipy
、
pytorch
、
torch
、
scipy-optimize
我使用运行一些线性最小二乘
优化
,一切都很好,但有点慢。我的A矩阵通常大小约为100×10,000,稀疏(稀疏性通常约为50%)。解决方案的界限是至关重要的。考虑到我的容忍度,lsq_linear通常在10秒内解决问题,加快速度对于运行许多
优化
非常有
帮助
。 我读过关于在中使用GPU加速加速线性代数
运算
的文章。它看起来像PyTorch处理 (火炬称它们为
张量
),这很好。然而,我一直在深入研究,特别是和包,而且我还没有发现任何看起来能够进行线性最小二乘
优化
的方法。有没有一种torch方法可以用
浏览 4
提问于2021-05-06
得票数 0
3
回答
更新tensorflow中的变量值
tensorflow
我有一个关于通过tensorflow python api更新
张量
值的基本问题。考虑下面的
代码
片段:y = tf.placeholder(shape=(None,), ... )yhat = tf.matmul(x, W)for i in ra
浏览 4
提问于2016-12-02
得票数 4
1
回答
如何在TF-Slim的eval_image_classifier.py中打印预测?
tensorflow
、
tf-slim
from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_function import tensorflow as tf from nets import nets_factory tf.app.flags.
浏览 9
提问于2017-11-03
得票数 0
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