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new_vec = tf.multiply(a, cast_op) # won't work
我正在尝试获取代码中解释的向量
浏览 5提问于2018-07-19得票数 0
我有一个张量[a, b, c, d, e, f, g, h, i]，维数为9X1536。我需要创建一个新的张量，它类似于维数为8x2x1536的[(a,b), (a,c), (a,d), (a,e),(a,f),(a,g), (a,h), (a,i)]。(x[0], x[6]), (x[0], x[8])])
这似乎是可行的，但我想知道是否有更好的解决方
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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在我的代码中，我想要替换张量中的值，例如，给定某些索引的值为零 target_mac_out[avail_actions[:, 1:] == 0] = -9999999 但是，它返回OOM RuntimeErroralready allocated; 4.75 MiB free; 9.71 GiB reserved in total by PyTorch) 我认为没有内存分配，因为它只是访问target_mac_out的张量，检查该值并替换某些索引的新</em
浏览 54提问于2021-01-17得票数 0
我对张量很陌生，并且对这个问题感到头疼：tensor([0,1,2,0])tensor([[[0, 9], [2, 3],我想要创建一个新的张量，它包含索引中指定的行，按顺序排列。所以我想： [1, 8], [0, 9]]])
在<e
浏览 3提问于2021-03-31得票数 2
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在python中，似乎通常使用copy.deepcopy方法创建火炬张量的深拷贝，而不是创建现有张量的视图。同时，据我所知，torch.tensor.contiguous()方法将一个非连续张量转化为一个连续张量，或者将一个视图转化为一个深拷贝张量。org_tensor
dst_tensor = src_tensor.contiguous() #
浏览 3提问于2021-01-26得票数 1
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我是坦索弗洛的新手。我打算用tf.reshape把形状(28,28,1)张量压平成一维张量，但没有得到预期的结果。这是我使用的代码的一部分。min_after_dequeue=10000)两个打印函数的结果都是
浏览 1提问于2018-04-05得票数 0
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我有多个维度张量，我想根据第i个维度创建成对组合张量，然后创建两个张量，例如， a=tf.constant([[[1,1],[2,2]], [[5,5],[6,6]],shape=(3,2,2)) , 我根据0dim(索引是[0,1,2]，所以对是(0,1),(0,2),(1,2) )创建对组合，所以新张量b的0dim来自旧</em
浏览 23提问于2021-02-08得票数 0
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有没有一种方法可以直接更新tf.Variable X中的元素，而不创建与X形状相同的新张量？
浏览 2提问于2021-05-03得票数 1
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在我的C# .net核心控制台应用程序中，我引用了Windows10SDK，如下所述：最后，我将张量绑定到我的onnx模型：var session = await CreateSession如果将旧模型与新模型进行比较：
浏览 1提问于2020-06-20得票数 1
我在自定义错误函数中的第一次尝试如下：
不幸的是，由于我的张量的尺寸是(batch_size, 2)的，我仍然没有想出一个可行<
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
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假设我们有一个像这样的张量，x = [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]。我想要一个tensorflow操作，这样它就会返回给第一个嵌套张量的每个元素加1。即操作将返回[[[2,3],[3,4]],[[6,7],[7,8]]]的结果。我知道tf.map_fn操作，但我找不到使用此操作实现的方法。如何解决这个问题？
浏览 97提问于2018-08-26得票数 3
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张量的形状是：，我想创建一个新的张量，它是(BATCH_SIZE, 1, NUM_FEATURES)，其中1是最后一步。输入张量形状是(None, 128,16)我尝试创建一个新的张量如下： X = X[:,-1,:] X的形状变成了(None, 16)，但我需要它变成(None, 1,16)
浏览 13提问于2021-01-19得票数 0
如果我的张量是0 ,1。我想得到“如果1==tensor1”是真的，我应该在tensorflow中做。我已经尝试过tensor.eval()函数，它可以工作，但并不适用于我的所有项目。谢谢
浏览 4提问于2016-12-06得票数 1
问题我认为这是Javascript中按数组处理数据的常见方法。要做到这一点，我们要走的是艰难的一步。将数据从文件加载到数组的步骤
在完成读取行结束后，
浏览 0提问于2019-04-30得票数 6
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使用PyTorch的就地操作
、、、、
我想知道如何处理PyTorch中的就地操作。正如我所记得的，在autograd中使用就地操作总是有问题的。基本上，我想要做的是把张量向量的某个位置设为一个类似的值：工作示例代码：a = torch.rand((2), requires_gradAutograd的积极的缓冲区释放和重用使得它非常高效，而且很少有就地操作可以显著降低内存使用量的情况。，除非您在内
浏览 0提问于2018-08-13得票数 18
样品的Nr，H.阵列高度W ..。阵列宽度C ..。数组深度，例如RGB)
怎么检查这个？
浏览 1提问于2018-04-20得票数 3
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基于旧张量和2d指数的新张量
、、、、
我以前问过：idx = tensor([[0,1,2,0], ...])以及以下矩阵： [1, 8], [4, 9]], [1, 2], [5, 6]]])
我想要创建一个新的<
浏览 1提问于2021-03-31得票数 0
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拥有具有899张量的NumPy数组。每个张量表示分类器的结果。例如:张量(2.6309e-10，1.4486e-05，1.4576e-07，9.99e-01，3.6547e-08)标题为“未知”、“人”、“狗”、“猫”、“豪斯”，我想为每个张量绘制一个条形图，并将其保存为问题是，当我画第一个是可以的，但是下一个张量会在旧的张量上面画，这就是我不想做的。问题是:如何绘制每个张
浏览 3提问于2022-01-18得票数 1
1回答
我想用以下方式在PyTorch中扩展一个张量： 设C是一个requires_grad = True的3x4张量。我想要一个新的C，它是3x5 tensor和C = [C, ones(3,1)] (最后一列是一个向量，其他的是旧的C)此外，我需要requires_grad = True用于新的C。执行此操作的有效方法是什么？
浏览 13提问于2021-01-06得票数 0
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不幸的是，在我的覆盆子Pi上，我很快经历了一个内存不足的错误.这是打字稿中的一个片段：import *Engine.scopedRun (/home/pi/develop/tftest/build/node_modules/@tensorflow/tfjs-core/dist/engine.js:3
浏览 13提问于2020-05-25得票数 3
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