如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向
(Keras 1.0.7,Tensorflow r0.10)# Custom activation function (Radial Basis Function -layers go here我得到以下错误:
/raid/home/user/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-package
我正在处理3D CT医疗数据,并尝试将其切片为2D切片,以便输入到UNet模型中。我已经将数据加载到torch数据加载器中,并且每次迭代当前都会生成一个4D张量: for batch_index, batch_samples in enumerate(train_loader):我想迭代333个切片,然后迭代356个切片,这样模型每次都会接收到大小为1,1,512,512的火炬。我如何在火炬张量中迭