我有一个形状为torch.Size([4, 161, 325])的张量。如何删除dim=2上的第一个元素，使得到的张量具有torch.Size([4, 161, 324])的形状
浏览 69提问于2020-04-09得票数 1
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稀疏张量减少训练时间
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我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
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有没有什么方法可以检索二维pytorch张量中包含的最大元素的行和列索引？例如，请参阅下面的pytorch张量a：>> torch.tensor([1,2,3], [6,7,8])有没有办法从<
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
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我有一个放火器张量A，如下所示：tensor([[ 4, 3, 3, ..., 0, 0, 0], [195, 195, 195, ..., 0, 0, 0]], dtype=torch.int32)标识所有条目都等于0的所有列，只删除那些所有条目都等于j in range(A.size()[1]): zero_
浏览 4提问于2019-11-27得票数 4
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我在火把中有两个张量：和我如何使用pytorch的张量API(Ops)来查找tensorB中缺少的TensorA元素，然后对于每个缺失的元素，返回TensorA中最近的前一个元素的索引？例如，对于上述张量，它应该返回：因为[3, 4, 5
浏览 0提问于2023-04-13得票数 0
我有一个3D张量tensor_a，tensor_a = (510, 1, 6)，我想更新tensor_a[..., 0]和tensor_a[...,-1]，就像pytorch或numpy中的tensor_a如何正确设置indices以实现与pytorch中的tensor_a[...,0] = 1.相同的结果？
浏览 34提问于2020-04-27得票数 1
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我正在检查的程序使用pytorch加载权重，cuda代码用权重进行计算。我对THC库的理解是如何在pytorch后端(也许是torch？)实现张量。THC是如何实施的(如果可能的话，我真的会了解一些细节)？
THCudaTensor_data( THC_state，THCudaTensor* )是做什么的？(从代码中使用它的方式来看，它似乎是用来将py手电筒的张量转换为cuda中的数组的。如果是这样的话，那么函数
浏览 0提问于2018-10-08得票数 1
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从PyTorch 0.4开始，这个问题就不再有效了。04年，Tensor__s和Variable__s合并。XXXXXXXXXXX in mul
assert not torch.is_te
浏览 3提问于2017-07-02得票数 8
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我可以使用PyTorch张量代替NumPy数组，同时使用scikit学习吗？我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法，但是当我使用PyTorch张量而不是NumPy数组时，有什么我应该知道的吗？这是否意味着使用PyTorch张量是完全安全的？
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
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PyTorch是否支持类似dict的对象，通过这些对象我们可以反向传播梯度，比如PyTorch中的张量？
我的目标是计算一个大型矩阵中的几个元素(1%)的梯度。但是如果我使用PyTorch的标准张量来存储矩阵，我需要将整个矩阵保存在我的GPU中，这会导致由于在训练期间可用的GPU内存有限而造成的问题。所以我在想，是否可以将矩阵存储为dict，只索引矩阵的相关元素，计算渐变和反向传播w.r.t --这
浏览 6提问于2022-03-08得票数 2
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我试图从表示Pytorch中图像的张量中提取亮度，因此我需要将大小为3的向量(对于三个RGB值权重)逐个元素地乘以表示图像的3xNxN张量，以便最终获得一个NxN矩阵，其中张量的三个通道已与向量中给出的权重相加我猜有Pytorch操作可以帮助我在没有循环的情况下做到这一点，但我还没有找到它们。
浏览 13提问于2020-05-03得票数 0
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Pytorch是否有与Numpy的元素级 (logical_and、logical_or、logical_not和logical_xor)等效的and？在使用CPU时，对Pytorch张量调用Numpy函数似乎工作得足够好，甚至可以生成Pytorch张量作为输出。我问主要是因为我假设如果pytorch计算在GPU中运行，这将不会很好地工作。我在中查看了所有包含字符串" and“的函数，似乎没有一个相关的。
浏览 1提问于2019-02-08得票数 5
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我目前正在使用PyTorch运行一个深度学习程序，并希望为特定的张量释放图形处理器内存。我想过像del和torch.cuda.empty_cache()这样的方法，但是del似乎不能正常工作(我甚至不确定它是否释放了内存)，torch.cuda.empty_cache()似乎释放了所有未使用的内存，但我只想为一个特定的张量释放内存。PyTorch中是否有提供此功能的功能？
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-11-19得票数 2
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如何添加数组(张量)列表
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我定义了一个简单的conv2d函数来计算输入和内核(都是2D张量)之间的相互关系，如下所示： h = K.shape[0]for j in range (ŵ):当X和K为3级张量时但是，我认为conv2D_multiple(X, K)函数中的第二个for循环是多余的。我的问题是如何在列表中求和(按<em
浏览 1提问于2019-10-29得票数 2
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同时使用Pytorch nn.linear函数制作了一个简单的随机神经网络。self.hidden_dim, bias=True)现在，在主要步骤中，我使用以前的状态和权重的值来获得当前状态的结果，使用下面的代码语句所以在这里我得到了如下所示的
浏览 61提问于2020-05-18得票数 1
Pytorch提供torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True)函数来计算给定维数dim上给定input张量的k最大元素。我有一个(64, 128, 512)形状的张量，我使用torch.topk的方式如下-我发现类似的tensorflow实现如下我的问题是如何将dim=1参数加入到tf.nn.top_k中，从而实现与p
浏览 6提问于2022-01-20得票数 1
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我是PyTorch的新手，我很难理解loss是如何知道如何通过loss.backward()计算梯度的？我将很容易地将优化器链接到每个网络，但是如果我从来没有将它们链接在一起，那么损失函数如何知道如何计算每个适当网络的梯度呢？
浏览 2提问于2019-11-14得票数 3
我目前正在尝试将一个值列表转换为一个PyTorch张量，但遇到了一些困难。导致错误的确切代码是： input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data) 在这里，data是一个包含两个元素的列表:第一个元素是另一个NumPy数组列表，第二个元素是一个元组列表我曾尝试使用IPython终端查看问题所在，但似乎无法将这种格式的数据直接转换为PyTorch张量。不过，获取data列表中的每个元素</e
浏览 41提问于2020-01-07得票数 1
如何将PyTorch张量转换为视图(如((value0, row0, column0), (value1, row0, column1)...) )？例如，如果我有张量 [9, 11]])
函数应该返回：((5, 0, 0), (7, 0, 1), (9, 1,另外，我希望它的函数适用于常量、一维、三维、4D等张量，例如，对于3D，我希望它输出(value0，dim1，dim2，dim3)。我试着<e
浏览 4提问于2020-09-18得票数 0
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