问这个问题我觉得很尴尬,但是你如何在张量内调整一个值呢?假设你只想把'1‘加到张量中的一个值上?
通过索引执行此操作不起作用:
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
一种方法是建立一个0的同形张量,然后在你想要的位置调整一个1。然后把这两个张量相加在一起。同样,这也遇到了和以前一样的问题。
我已经读了几遍API文档,似乎无法理解如何做到这一点。提前感谢!
我在tensorflow中实现了DeepMind的DQN算法,并在我调用optimizer.minimize(self.loss)的行中遇到了这个错误:
ValueError: No gradients provided for any variable...
通过阅读有关此错误的其他文章,我发现这意味着损失函数不依赖于用于建立模型的任何张量,但在我的代码中,我无法看出这是怎么回事。qloss()函数显然依赖于对predict()函数的调用,该调用依赖于所有的层张量来进行计算。
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)
SELECT * FROM items WHERE caption LIKE 'name%' AND type = 'private' OR owner LIKE 'name%' type = 'private' ORDER BY uses DESC LIMIT 40;
可能的密钥: items_caption、items_owner、explain密钥: items_uses (通过使用explain命令获得这些密钥)
执行该查询大约需要1.8秒,表中有超过一百万条记录。我不知道如何为这个查询建立索引,也不能控制源,所以我不能修
我有两个张量,张量a和张量b。 我想要得到张量b中值的所有索引。 例如。 a = torch.Tensor([1,2,2,3,4,4,4,5]) b = torch.Tensor([1,2,4]) 我想要张量a中1, 2, 4的索引,我可以通过下面的代码来实现。 a = torch.Tensor([1,2,2,3,4,4,4,5])
b = torch.Tensor([1,2,4])
mask = torch.zeros(a.shape).type(torch.bool)
print(mask)
for e in b:
mask = mask + (a == e)
print
我有一批图像(尺寸为“批大小x通道x高度x宽”的4d张量/数组),我希望在每幅图像上绘制大小为s的水平条形图,但每幅图像跨越不同的行。我可以使用for循环来实现这一点,但是我还没有找到向量化的实现。
理想情况下,我会生成一个一维张量r的“批大小”随机起点,并做一些类似t[:,:,r:r+s,:] = 0。如果我尝试这个,我会得到TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
如果我做了一个玩具例子,试着拿出一个批中只有两个图像的两个不同的部分,做一些类似t[:,:,torch.tensor(([1
我正在尝试为产品的祖先类别建立索引,以便使用Sunspot进行分面(和搜索,但如果我能解决一个问题,我就会解决另一个问题)。代码对于直系父母来说工作得很好,但是我不知道如何为祖父母建立索引。
在这个场景中,我使用Ancestry gem创建了一个类别树结构,并且每个产品都映射到树中的一个或多个叶节点。
我是rails的新手,所以语法对我来说有点陌生,但是如果您看到文本:categories循环,我会尝试基本上迭代产品的每个祖先,并为每个产品祖先的类别名建立索引。
如果你能帮我修复语法,或代码,那就太好了。
searchable do
text :aux_description, :lo
如何为下面的计算构建一个tensorflow图?我现在的问题是如何使用张量A的形状信息,它的形状大小是可变的。
A = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])
B = tf.Variable(tf.random_normal([10,20]))
C = tf.matmul(A, B)
D = tf.matmul(tf.transpose(C), A) # the value of A.shape[0]