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1
回答
关于
pytorch
变
张量
形状
的
一个
问题
python
、
view
、
pytorch
、
reshape
当我想要将
一个
图像分割成多个补丁时,我首先想到
的
是使用
pytorch
view()函数。例如,
一个
形状
为(1,3,256,256)(
pytorch
样式)
的
图像,并将其分割为8x8=64补丁,每个补丁
的
高度和宽度均为32。因此,对于这个图像,我们可以得到256/32=8
的
行和8
的
列补丁,所以我们总共有8x8=64补丁。我想将图像(1,3,256,256)分成块,每个块
的
形状
浏览 16
提问于2021-04-29
得票数 0
1
回答
在
Pytorch
中将三维
张量
转换为四维
张量
pytorch
我很难在
PyTorch
中找到
关于
重塑
的
信息。Tensorflow非常简单。 我
的
张量
的
形状
是torch.Size([3, 480, 480])。我想把它转换成
一个
形状
为1,3,480,480
的
四维
张量
。我该怎么做?
浏览 838
提问于2019-10-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pytorch
乘法广播
python
、
pytorch
我有两个
PyTorch
张量
A,
形状
30,11,32,64和B,
形状
30,11,89。我
的
目标是创建
一个
形状
为30,11,89,32,64
的
张量
C,其中
张量
A应该扩展并在第三维复制,然后在适当
的
维度与
张量
B相乘。 如何在
PyTorch
中实现这一点?
浏览 21
提问于2020-01-14
得票数 1
1
回答
如何表示
PyTorch
LSTM三维
张量
器?
python
、
pytorch
、
lstm
、
tensor
根据,我看到
Pytorch
’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做
一个
简单
的
序列到序列
的
LSTM,并且我有: print('x', x)我
的
x.size我想我需要
一个
第三维
浏览 2
提问于2020-02-11
得票数 2
回答已采纳
2
回答
理解
PyTorch
张量
形状
python
、
machine-learning
、
pytorch
、
tensor
关于
我们在
PyTorch
中定义
的
张量
的
形状
,我有
一个
简单
的
问题
。如果我说:这将创建
一个
32行和35列
的
矩阵。现在,当我定义:
关于
新矩阵input2
的
维数,我能说什么呢?如何在这里定义行和列?我
的
意思是,我有两个矩阵,<em
浏览 1
提问于2018-09-17
得票数 4
1
回答
将
张量
从[24,512,768,1]转换为[24,512,14,14]
的
最佳方法
python
、
pytorch
我有
一个
与
PyTorch
张量
形状
不相容
的
问题
。因此,我需要将
一个
张量
从
形状
[24, 512, 768, 1]转换为[24, 512, 14, 14]。什么是最好
的
方式,同时试图保存尽可能多
的
原始
张量
表示
的
信息?
浏览 3
提问于2022-06-20
得票数 -4
回答已采纳
1
回答
带喷炬
的
损耗函数
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
我是第一次接触
pytorch
,当我看到有关MNIST数据集
的
教程时,目标是标量(从0到9之间
的
数字),而模型
的
输出是向量(最后一层
的
代码是nn.Linear(32,10)),它们用(loss=nn.CrossEntropyLoss
浏览 10
提问于2021-12-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将不同尺寸
的
两个
张量
连接起来
python
、
pytorch
、
tensor
我有两个
张量
的
火把,这些
形状
: RuntimeError:
张量
必须具有相同
的
维数: got 2和3 我该怎么做才能解决这个
问题
?如何将二维
PyTorch
张量
转换为三维
张量
,或者如何在不丢失任何数据
的</e
浏览 5
提问于2021-12-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
通过线性层
的
PyTorch
高维
张量
pytorch
我在
PyTorch
中有
一个
大小
的
张量
(32,128,50)。这些是50个字嵌入,批处理大小为32.也就是说,我大小中
的
三个索引对应于批数、最大序列长度(带有“pad”令牌)和每个嵌入
的
大小。现在,我想通过
一个
线性层来获得
一个
大小(32,128,1)
的
输出。也就是说,对于每
一个
嵌入在每个序列中
的
单词,我想把它变成一维
的
。我试着在我
的
网络中添加
一个
线
浏览 12
提问于2022-02-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pytorch
: Numpy数组
numpy
、
pytorch
在使用
pytorch
时,我可以使用numpy数组吗? 我正在将一段代码从tensorflow转换为
pytorch
,代码在计算过程中使用numpy数组。在计算过程中,我可以将输入保持为numpy数组吗?还是必须将它们转换为torch
张量
?
浏览 0
提问于2021-07-13
得票数 0
1
回答
torch.topk在tf.nn.top_k中
的
融合
python
、
tensorflow
、
pytorch
Pytorch
提供torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True)函数来计算给定维数dim上给定input
张量
的
k最大元素。我有
一个
(64, 128, 512)
形状
的
张量
,我使用torch.topk
的
方式如下-我发现类似的tensorflow实现如下我
的
问题
是如何将dim=1参
浏览 6
提问于2022-01-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
交叉熵损失
Pytorch
python
、
neural-network
、
pytorch
、
image-segmentation
、
loss-function
我有
一个
关于
我
的
pytorch
网络中交叉熵损失
的
最佳实现
的
问题
。我正在构建
一个
网络,用于预测Volume-Pictures
的
3D分割。我有
一个
背景类或
一个
前景类,但它应该也有可能预测两个或更多不同
的
前景类。 训练时输入到我
的
网络中
的
形状
是batch_size,input_channels,width,height,depth。输
浏览 2
提问于2021-06-08
得票数 0
1
回答
所有成对点积
pytorch
pytorch
、
tensor
、
dot-product
在
Pytorch
中是否有
一个
内置函数可以有效地计算两个
张量
的
所有成对点积?例如:
张量
形状
( B NxD) 输出
张量
C (shape NxN)使得C_i,j = torch.dot(A_i, B_j)?
浏览 1
提问于2021-01-28
得票数 0
1
回答
分配torch.cuda.FloatTensor
numpy
、
gpu
、
pytorch
我想知道如何做下面的代码,,但现在使用
pytorch
,其中dtype = torch.cuda.FloatTensor。这里有直接
的
python代码(使用numpy):import random as randpop = 30y = x**2best = x[indexmin] 这是我
的
尝试出现以下
浏览 2
提问于2017-11-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何连接2个不同维度
的
2d
张量
python
、
python-3.x
、
concatenation
、
tensor
我想知道是否有可能将两个不同
形状
的
pytorch
张量
连接起来。
一个
张量
的
形状
为torch.Size(247247),另
一个
张量
的
形状
为torch.Size(10,183)。
浏览 16
提问于2020-12-27
得票数 0
1
回答
PyTorch
张量
之间
的
成对差分
python
、
pytorch
、
vectorization
我有以下
问题
:给定
形状
(T,n,d)
的
两个
张量
X和
形状
(R,m,d)
的
Y,我想计算
形状
(T,R,n,m,d)
的
张量
D,使得对于所有0 <= t< T,1 <= r< R,1 <= i< n,1 <=j< m, Dt,r,i,j= Xt,i- Yr,j 我们可以在不使用循环
的
情况下用
Pytorch
计算D吗?我知道,当给定
形状
(n,d)<
浏览 28
提问于2021-06-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
双
张量
的
火炬传播积
python
、
deep-learning
、
matrix-multiplication
、
pytorch
、
tensor
我想乘两个
张量
,这是我得到
的
: 第
一个
索引用于批量大小。我想要做
的
基本上是从B - (20, 1, 110)取每个
张量
,用它,我想乘以每个A
张量
(20, n, 110)。最后是
张量
AB,它
的
形状
是(20, 96 * 16, 110)。所以我想通过用A广播B来乘以每个
浏览 1
提问于2018-06-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我想知道如何在
Pytorch
中处理LSTM
python
、
pytorch
在
Pytorch
中,LSTM知道输入了3D数据。lstm_num:使用
的
LSTM数量(batch,dv_batch,dvector)在三维数据中。
浏览 3
提问于2020-05-25
得票数 0
2
回答
是否可以跨输入
张量
的
通道维度应用池?
pytorch
、
image-preprocessing
、
reshape
、
pooling
我有
一个
形状
的
输入
张量
(32,256,256,256)。在这个
张量
形状
中,32是批次大小。第二,256是给定大小为256×256
的
图像中
的
信道数。我想做池,以便将
张量
转换成
形状
( 32,32,256,256)。在
PyTorch
中,如果我尝试应用池,则
形状
的
最后两个维度(与图像相关)正在发生变化,但与通道相关
的
维度却没有变化。能否将池应用于输入<e
浏览 0
提问于2021-09-23
得票数 1
1
回答
如何随机混合两个
PyTorch
张量
list
、
pytorch
、
tensor
我有两个
形状
相同
的
PyTorch
张量
A和B,我想创建
一个
形状
相同
的
“随机混合”
张量
C,其中Ci,... = Ai,...概率α或Bi,..。概率为1-α。有没有什么Pythonic式
的
方法可以简洁地完成这个任务?
浏览 3
提问于2020-11-27
得票数 1
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