在tensorflow中给定三个一维张量(即向量)，是否有一种巧妙(有效)的方法来制作三对角矩阵:将一个向量放在子对角线上，另一个放在对角线上，最后一个放在超对角线上。tf.diag使得从其中一个向量创建对角矩阵变得很容易。 你也可以举一个使用tf.while_loop的例子来做吗？
浏览 21提问于2019-03-08得票数 1
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在一个我想用Tensorflow解决的问题中，我想构建一个n-dimensional秩张量，它是按块“对角”的。也就是说，我想从低阶张量的级联中生成一个张量对象。我试图定义整个tf.Variable张量，然后将值0强加给一些变量，但是Tensorflow在使用变量张量时不允许赋值。此外，我希望创建具有相同自变量的“对角线”张量，
浏览 1提问于2019-04-01得票数 0
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在TensorFlow中，当张量具有较大的维数时，只为调试目的打印张量的某些部分是有用的，例如二维矩阵的对角线。我只知道如何打印整个张量如下：a = tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000])b = a + 1.
ret
浏览 0提问于2017-10-29得票数 5
你好，我是tensorflow的新手，目前，我正在处理彩色图像，这是PCAS。对于tensorflow来说，它是一个三维张量。[:,1],[4096,1]) ,tf.matmul(ppca[:,:,2],h0[i,:,:,2]) + tf.reshape(m
浏览 6提问于2017-04-19得票数 1
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有一个二维张量a[m,n]和一个三维张量b[k,n,h]。我应该使用什么API将二维张量乘以三维张量来获得三维张量c[k,m,h]？实际上，我可以通过以下方式获得它： import tensorflow as tfx = tf.constant([[[1,2],[3,7],[8,9]],
浏览 68提问于2019-05-06得票数 0
我认为对角张量是形状的张量t (d1，.，dr)，除了分量相等外，它都是零。因此，ti，j，k，l=0，除非i == j == k == l.创建这样一个张量的函数应该是一个形状(d1，.，dr)和一个长度为min的向量a1，.，ak (d1，.，dr)，将这些值沿对角线放置。
我想在Tensorflow中这样做，而且我能找到的最相关的功能是，但是它不做我想做的事情。例如，对角线输入是张量<
浏览 7提问于2020-08-12得票数 1
我必须在tensorflow中创建一个二维张量A，使得Ai = Ai -1=1，并且其他元素等于零。
这个张量的形状应该等于另一个张量的形状，这就是为什么我不能使用numpy数组创建它的原因。
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
嗨，我是tryigng，用2D张量做三维SparseTensor矩阵乘法。下面是一个玩具示例：import tensorflow as tf
<tf.Tensor: shape=(1, 1, 4), dtype=float64, numpy=array([[[7., 0.,
浏览 6提问于2021-01-11得票数 3
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不知道批大小的三维分批矩阵乘法
、、、、
我目前正在编写一个tensorflow程序，它需要将一批二维张量(形状为[None,...]的三维张量)与二维矩阵W相乘。这需要将W转换为三维矩阵，这需要知道批处理的大小.
浏览 6提问于2018-01-10得票数 3
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我找到了一个可以解决我的问题的代码，看起来像这样： (self.conv_diag(input_tensor.diagonal(dim1=2, dim2=3))).diag_embed(dim1=2,据我所知，它提取第二和第三维的子张量的对角线，将其放入层中，并构造一个用零填充的新张量，并用我的层计算的新值替换它的第二和第三维。我发现提取对角线的方法是 tf.math.reduce_diag(input_tensor) 但是我不能选择
浏览 10提问于2020-12-10得票数 0
在TensorFlow中是否有一种方法可以提取方阵的对角线？也就是说，对于这样的矩阵： [0, 1, 2], [6, 7, 8]我想获取元素：[0, 4, 8]我可以想象如何通过大步.但在T
浏览 4提问于2015-11-13得票数 10
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我试图用二维张量来索引Tensorflow中的三维张量.例如，我有x of shape [2, 3, 4] [ 4, 5, 6, 7], [16, 17, 18, 19],我想用另一个张量y of shape [2, 3]对它进行索引，其中y的每个元素都索引x的最后一个
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
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在numpy中，可以将2d数组与3d数组相乘，如下例所示：...W = np.random.randn(5,5) # [5,5]据我所知，np.matmul()采用W并将其广播到X的第一个维度但在tensorflow中不允许这样做：... _W = tf.const
浏览 0提问于2018-07-02得票数 3
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假设我有几个不同形状的张量A_i，N_i，N_i，在tensorflow中可以用这些矩阵在对角线上创建块对角矩阵吗？现在我能想到的唯一方法是通过堆叠和添加tf.zeros完全自己构建它。
浏览 0提问于2017-02-10得票数 7
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我对TensorFlow的等级和形状概念感到困惑。我已经阅读了的详细信息，并运行了一些代码来澄清我对它们的概念。但我仍然很困惑，需要帮助去理解。# ==> (12,)print(x[120, :].get_shape()) # ==> (12,)
我认为x就像一个此外，由于我认为x是一个2D张量，它的秩也是2，因为维数和秩对于张量是一样的(根据我的理解)。在上面的例子中，tensor x
浏览 0提问于2016-11-29得票数 5
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让我们举一个例子：M_2D = tf.placeholder(tf.float32, shapeN0,None])weighted_embeddings = tf.multiply(embeddings, M_3D)
这里我有一个二维张量我想要创建一个三维张量，其中M_2
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
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我有一个大小为None的张量T，我想沿着第二维对它进行切片，得到一个大小为None的张量。在numpy中，这应该是T:，DIMENSION，有没有使用tensorflow命令的快速方法？
浏览 10提问于2019-03-15得票数 0
在Pytorch中，您可以执行以下操作：在tensorflow中有类似的功能吗？输入可以是二维张量，如(批，连)？我试过tensorflow.contrib.distributions.Bernoulli：tmp_x1 = np.random.rand(20,5) from te
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
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我正在使用TensorFlow 2.0.0，并试图用tf.data.Dataset.from_generator()创建自己的数据集。
浏览 1提问于2020-05-24得票数 5
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