我尝试将一个函数应用于3d火炬张量,同时将该函数应用于2d张量,该张量通过3d火炬张量的轴1读取。 例如,我有一个形状为(51, 128, 20100) (名为autoencode_logprob的变量)的火炬张量,函数(Rawid2sentence)在形状(51, 20100)的输入上运行。 现在,我编写了使用naive for循环运行的代码,使用range(128)逐个循环。 然而,它太慢了。以下是重要的代码部分。 autoencode_logprobs是3d张量,我需要沿着它的第二个轴应用rawids2sentence函数。有没有帮助将其矢量化? for i in range(128)
我有一个大小的火炬张量(4,3,224,224)。当我试图将第一个张量转换为图像对象时,它说:
TypeError: Cannot handle this data type
我运行了以下命令:
img = Image.fromarray(data[0][i].numpy().astype(np.uint8))
其中数据是Py手电筒张量。
我尝试了其他的解决方案,但没有找到任何解决方案。
请建议!!
我一直在尝试更好地理解RNN,并且正在使用numpy从头开始创建一个RNN。我在计算损失的时候,有人建议我不要用梯度下降和权重矩阵来更新自己,而是使用pytorch .backward函数。我开始阅读这里的一些文档和帖子,介绍它是如何工作的,似乎它将计算火炬张量在函数调用中包含requires_grad=True的梯度。
因此,除非创建火炬张量,否则我无法使用.backward。当我试图在损失标量上这样做时,我会得到一个'numpy.float64' object has no attribute 'backward'错误。我只是想确认一下。谢谢!
我有一个批号N的张量。
t = [[...], [....], [....] .... ]
在第二张量指数中,我在每个张量中有N个元素的指数。
indices = [i0, i1, i2 .... ]
因此,我希望通过以下方式从t0创建t:
t0 = [[ set X at i0 ], [ set X at i1 ], [ set X at i2 ] .... ]
我怎么才能在火炬上做到这一点?
我正在使用模型来训练它的一些蛋白质序列。我已经有了向量,现在我想用TSNE绘制它们。但是,当我试图将向量传递给TSNE模型时,我得到:
'list' object has no attribute 'shape'`
我应该如何绘制毕火炬向量(实际上,它们是焦火炬张量)?
我到目前为止掌握的代码:
sequence_representations = []
for i, (_, seq) in enumerate(new_list):
sequence_representations.append(token_representations[i, 1 : l