可变模板张量类
是一种在机器学习和深度学习中常用的数据结构。它是一种多维数组，可以存储和处理不同形状的数据。可变模板张量类具有以下特点和优势：
- 概念：可变模板张量类是一种能够自动调整形状的张量，它可以根据输入数据的形状进行动态调整，从而适应不同的数据类型和大小。
- 分类：可变模板张量类可以根据维度的不同进行分类，包括一维、二维、三维等多种形式。每个维度可以具有不同的长度，使得张量可以灵活地表示各种数据结构。
- 优势：可变模板张量类的主要优势在于其灵活性和高效性。它可以适应不同形状的数据，无需手动调整张量的大小。同时，可变模板张量类还可以提高计算效率，减少内存占用。
- 应用场景：可变模板张量类在许多机器学习和深度学习任务中都有广泛的应用。例如，在自然语言处理中，可变模板张量类可以用于存储不同长度的文本序列；在图像处理中，可变模板张量类可以用于存储不同大小的图像。
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我正在尝试创建一个可变模板张量类，使用一个类型和一组维度作为模板参数。例如，创建一个由13个浮点数组成的数组将使用Tensor<float, 13> a;，而创建一个3阶3乘4乘5双精度张量将使用Tensor<double, 3, 4, 5> b;。我在使用可变模板递归定义这种类型时遇到了问题。我目前正在尝试下面的代码，但它不能编译，并且已经没有想法了。我认为为sizeof(n) == 0添加一个专门化模板是朝
浏览 21提问于2020-12-14得票数 2
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我想知道这是不是正确的理解：
所有张量都是从某个操作派生出来的，并且在构造函数中为操作指定了一个名称，或者为特定类型的操作指定了默认名称。具有n个张量输出的操作将这些张量命名为"op_name:0"、"op_name:1"、...、"op_name:n-1"。
浏览 1提问于2016-03-22得票数 42
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目前，我已经实现了一个模板类Mat，它是第三方库的矩阵类的包装器(T是组件的类型: double、int等)。现在，我希望实现一个张量类，它使用一个Mat作为存储，第二个Mat用于映射索引。我把张量类作为张量类的模板，其中T和Mat类是相同的，阶和Dim是整数，是张量的顺序(或秩)和维数(2或3)。Sym是对称的布尔标志。张量类将使用Voigt表
浏览 1提问于2015-07-21得票数 1
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此操作应以张量列表作为输入，并修改其内容。作为参考，赋值操作的input(0) (ref)是要赋值的张量，input(1) (value)是它的新值。输出张量(output_ref)只是对传播的input(0)的引用。在其定义中，赋值操作还具有以下代码来检查第一个输入是否为可变张量：errors::InvalidArgument("lhs input needs to be a
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
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1回答
不同类型模板类的向量？
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我想用特征张量来实现我的神经网络的层，但我不知道如何实现。特征张量要求我输入两个模板参数，一个类型和一个int表示张量的维数。我要使用的唯一类型是double，但是每个层都需要接受一个输入张量，并返回一个输出张量，可能是不同的维度，所以我需要让Layer类为这两个数字提供一个模板。而且，正如您可能知道的那样，Layer类是抽象的，因为其他类将继承它(这就是为什么我希望能够将它放在std：：vecto
浏览 4提问于2017-11-11得票数 0
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根据本教程：，我正在使用PyTorch优化更快的RCNN>>> model.eval() .. preds = model([img.to(device)])编辑>&
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
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使用stl容器实现特征
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我有一些代码可以处理不同的对象(在我的例子中使用张量)，并且我无法直接访问张量类(例如，当我使用外部张量库时)。我试图通过特征来实现张量的所有必要属性。例如，我有一个模板类，它应该与张量一起工作：class Operator{ .........这意味着对于特定的张量类型
浏览 1提问于2015-07-17得票数 0
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tot_loss = sess.run(LOSS, feed_dict={tfY: Y})
张量对象正确地没有赋值属性如何正确更新张量？
浏览 3提问于2018-03-07得票数 1
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如果我引用张量，是否有方法确定张量的可变范围？张量的.name应该包含变量作用域名称，但是手动解析似乎有点麻烦。是否有一种更稳健的方法来寻找变量范围？谢谢!
浏览 5提问于2017-06-12得票数 2
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2回答
如何在Tensorflow.js中变异张量的值？例如，如果我有一个张量创建如下：const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])这样做：const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎解决不了问题。
浏览 1提问于2018-04-12得票数 7
1回答
给定shape=[batch_size, max_time, 128] (RNN的输出)的张量，其max_time可能会有所不同，我想应用一个完全连接的层来将数据投影到[batch_size, max_time问题是:我是否需要首先重塑输入张量，合并前两个维度，然后应用tf.layers.dense，然后重塑回3D？或者，我可以简单地在3D张量上使用tf.layers.dense来获得等效效果吗？我希望为128个RNN单元和10个输出类之间的所有连接共享一个权重矩阵，同时允许每个批次的可变长度max_ti
浏览 1提问于2017-10-12得票数 4
4回答
我所要做的就是创建一个可变的类模板，它可以给我所有传入的元素的总和(例如。1,2,3,4,5,6应该给出21)，无论是int还是float。我基本上可以用两个递归的函数模板来做，我得到了正确的答案，但是当我在类中实现它时，它不会给我一个答案。
浏览 0提问于2016-11-25得票数 2
张量本身并不在内存中保存或存储值，而是只提供一个接口来检索张量引用的值。
2.变量可以描述为存储张量的内存缓冲区的持久的、可变的句柄.因此，变量具有一定的形状和固定的类型。
准确地说，这些是我的问题：
“内存缓冲区”的含义是
浏览 4提问于2016-11-29得票数 23
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我需要一个与tf.one_hot提供的1有些类似的张量，但我(有时)需要在每一行中有多个张量。更具体地说，给定一个2d张量A，当且仅当A包含列索引作为同一行中的值时，我需要一个在某个位置具有1的2d张量。
更糟糕的是，我给出的张量A是动态大小和填充的，但另一个1d张量提供了实际长度。问题的一些上下文:我正在对每个示例使用可变的标签子集进行多类分类。因此，我计算softmax的指数，并希望从不相关的类标签中减去一个大数字。(末尾的填充为
浏览 2提问于2017-05-13得票数 0
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重载运算符()和可变模板
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我正在编写一个小张量类，shell将类型和排名作为模板参数：class Tensor {
size_t rank_ = N;为了访问数据，我想重载operator()，它必须接受N参数，其中N是张量的秩。我的问题是，实现operator()的“最佳”方法是什么？，因此我考虑将可变模板与折叠表达式一起使用。
浏览 6提问于2021-11-12得票数 0
医生说：
这到底是什么意思？什么是引用型张量，它们与标准张量有什么不同？
浏览 4提问于2016-06-22得票数 14
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tf.variable，那么如何通过tf.scatter_update()来修改矩阵的一个元素，但是当我尝试使用占位符时，它会引发一个错误："TypeError：'ScatterUpdate‘Op需要输入'ref’是一个可变的张量
浏览 2提问于2017-06-28得票数 2
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使用本征张量fft
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特征fft使用相应张量的模板类型来执行其计算。不幸的是，从中提取的OpKernelContext被声明为const，因为输入是不可变的。因此，我最终得到了一堆无法分配给const变量的编译器错误(因为TensorFFTOp在内部重用了模板化的类型名称)。
显式实例化TensorFFTOp，而不是使用中定义的模板成员函数。最后一个选项似乎是最直接的，但我正在努力使所有的
浏览 6提问于2017-01-15得票数 3
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