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我从C++中tensorflow会话的输出向量中获得了一些Eigen::TensorMap。我想对Eigen::TensorMap做一些操作(重塑和连接等)。我试着用纯Eigen3代码重现它。; reshapedTensors.push_back(re_op);}
根据的说法，重塑函数的返回类型是一个特征操作TensorRef是所有张量操作的包装器。
浏览 22提问于2019-07-11得票数 2
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有没有关于张量操作的smt理论？
、、、、
我想知道是否有任何关于张量(或多维数组)操作的smt理论。例如，这样的理论可能包括转置、插入、重塑、选择等运算符(如numpy或tensorflow)
浏览 9提问于2021-10-17得票数 0
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我有两个火炬张量。一个是shape [64, 4, 300]，另一个是shape [64, 300]。如何将这两个张量连接起来以获得形状[64, 5, 300]的合成张量。我知道用于此的tensor.cat函数，但为了使用该函数，我需要重塑第二个张量，以便与张量的维数相匹配。我听说不应该对张量进行整形，因为这可能会弄乱张量中的数据。我如何做这个连接？我尝试过重塑，但下面的部分让我对这样的重塑更加怀疑
浏览 9提问于2020-05-12得票数 1
tf.reshape可以改变张量数据结构的维度，但是数据在每个维度上的排序方式有保证吗？假设我有一个维度为A[objects, x, t]的张量，它描述了不同对象、位置和时间上的一些值，另一个张量正好跨B[x,t]。为了在维度0上复制B，我通常必须进行重塑，如下所示：some_op = tf.mul( A, B_res )
我看到的问题是，当X_SIZE =
浏览 7提问于2016-07-18得票数 1
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因此，在添加一个简单而琐碎的Keras Reshape层时，可以从卷积中重新塑造图像。: expected activation_13 to have 3 dimensions, but got array with shape (8, 224, 512, 3)
奇怪的是，它存在于图表中：
浏览 2提问于2018-06-03得票数 0
我想把形状是的张量A加到另一个张量B上，它的形状是64,7,7,64。我重塑了张量A，但它应该有与张量B相同的元素。那么，我如何重塑或扩展张量A，或者有没有其他方法将A加到B？具体来说，我想把64个A的值加到所有64个B7*7倍的值中。我对我糟糕的英语感到很抱歉。我不能很好地解释，但希望你们中的一些人理解我想说的话。谢谢。
浏览 0提问于2018-10-13得票数 2
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当我尝试重塑每个权重矩阵以达到1维时，问题就出现了(这对于我稍后使用梯度进行计算很有用)。在这一点上，Tensorflow输出一个None列表(这意味着没有路径从损失到这些张量，而应该有，因为它们是模型参数重塑)。如果我删除整形线all_tensors = [tf.reshape(x, [-1]) for x in all_tensors]，代码将正常工作，并返回4个张量，每个参数包含梯度wrt。我非常确定，重塑不会破坏图中的任何依赖关系，否则它根本不能在任何网络中使用。
浏览 6提问于2018-09-06得票数 3
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相关问题C[a,c,d]中首先将张量B[b,c,d]重塑为D[b,e]，其中e = c*d，DGEMM，A[a,b] * D[b,e] = E[a,e] <code>H 111</code>重塑E[a,e]
问题是，重塑没有那么快:(我在中看到了一些讨论，在上面的链接中，作者遇到了一些错误消
浏览 2提问于2021-02-18得票数 2
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我正在寻找一种方法来重塑一个张量在坦索弗洛。我有一个张量，包含行序列。我想重塑张量，使给定序列的所有行都在一个行上，在重塑的张量中。另一种方法是在直接重塑的时候做到这一点。我也不知道该怎么做。
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
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如果我有一个张量收缩A[a,b] * B[b,c,d] = C[a,c,d]，它具有B[b,c,d] = B[b,d,c]和C[a,c,d] = C[a,d,c]的性质，那么如何建立BLAS来利用这个对称性呢sgemm 似乎是关于矩阵的对称性，而不是秩-3张量.
我可以尝试将张量B平面/重塑成一个更低维的数组，但是看起来平坦/重塑张量也需要时间，至少在Fortran中是这样。
浏览 5提问于2021-03-15得票数 1
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在尝试重塑维度为10,200,1到2000,1,1的焊炬张量Yp时遇到问题。该张量是从维度为2000,1的数值数组y中获得的。我正在执行以下操作：我尝试通过执行以下操作将结果减去y的torch张量版本：
Yp[0:2000,0] - torch.from_numpy(y[在重塑时调用不同的order (order = 'F‘或'C')并不能解决问题，而且奇怪的是，在做减法时会输出相同的结果。我只能通过调
浏览 1提问于2018-05-25得票数 1
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存在一个具有[b, nt*nh*nw, dim]形状的张量。nt、nh和nw的值在手上。我怎样才能把这个张量重塑成b，dim，nt，nh，nw的形式呢？
浏览 3提问于2022-07-26得票数 0
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我想在C++中使用动态形状的张量。例如，我想在tensorflow中添加一个新的op，但我不知道开始时输出的形状。如果我使用Caffe，我可以首先将输出blob重塑为我将使用的最大大小，最后重塑为实际大小。如何使用tensorflow的张量做到这一点？
浏览 1提问于2016-12-09得票数 0
我有一个维度为(1,3, 375, 1242)的张量。我想通过在其中添加填充来将其重塑为(1, 3, 384, 1248)。我如何在Pytorch c++ API中做到这一点。提前谢谢你。
浏览 28提问于2019-06-07得票数 1
2回答
我有一个变量a，它是一堆张量，如下所示：x = torch.tensor(a, dtype=torch.float)ValueError: only one element tensorscan be converted to Python scalars[ten
浏览 1提问于2020-04-17得票数 0
3回答
在文件zero_state中的RNNCell方法rnn_cell.py中，这段代码到底在做什么？我不太清楚[-1, n]表格的形状意味着什么.
浏览 5提问于2015-11-11得票数 2
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在下面的示例中，我认为最后一行应该返回形状为[5,1]的张量对象。但是，会抛出一个错误，声明形状[5]张量不能重塑为大小[5,5,1]张量。有没有人能解释一下重塑图层是如何工作的(也就是为什么它会增加额外的暗度)，以及如何将向量重塑为矩阵的过程？
谢谢
浏览 1提问于2018-08-10得票数 5
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我可以使用路径调用图片(ps.cv2.imshow将失败，只有plt.show()在google中工作)
I是输入(im_arr)或(reIm)或(img)，但它们都得到了一些错误张量= tf.keras.utils.img_to_array(im)
import kerasimport
浏览 8提问于2022-11-21得票数 2
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我想在TensorFlow中添加一个新的操作程序。我发现TF中的大多数Ops是使用在third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor''，中实现的张量运算实现的，它似乎独立于原始的特征库。
浏览 2提问于2016-06-02得票数 4
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