我在MATLAB中有一个矩阵A。要访问元素(i,j),我可以简单地使用A(i, j)。现在如何访问三维矩阵中的元素(i, j)?
M = 4;
N = 4;
D = 2;
A = rand(M, N, D);
我写了A(:, :, 1)(i, j),但它给了我一个错误。我也尝试过A(i, j),但是它给了我A(:, :, 1)的(i, j)元素。
我目前正在开发一个for循环,它看起来像这样:
for(i in 1) {
nam <- paste(Test[i,1])
assign(nam, matrix(nrow=1,ncol=8))}
(Test is a vector with random entries and I want to use the first as a name)
我遇到的问题是,一旦我使用赋值,矩阵的类就会从类更改为logi。我如何在环境中重命名Matrix,并且仍然有一个矩阵类?
我需要帮助,在做一个程序,以检查是否有一个唯一的元素在一个矩阵或根本没有。首先,程序要求获得行和列的数目。然后它要求矩阵的元素。如果在矩阵中找到了唯一的元素,那么它会打印“唯一的元素找到”。如果没有唯一的元素,则打印“无唯一元素”。
int rows, cols;
printf("Enter the number of rows: ");
scanf("%d", &rows);
printf("Enter the number of columns: ");
scanf("%d", &cols);
i
我试图学习如何再训练一个图像分类器使用转移学习。我正在遵循中所示的步骤
我成功地对模型进行了重新培训,但在最后一步中遇到了一些问题,他编写了python脚本来对新培训的模型进行分类。在视频中,他在4:18开始编写代码,但没有指定在哪里。我试着把它写到码头容器中,但是它给出了no module named platform错误和NameError: name 'sys' is not defined错误。我尝试在我的机器中本地编写它,并获得错误,因为我没有在本地安装依赖项。我不知道在哪里编写本教程最后一步的python代码。任何帮助都是非常感谢的。
终端代码和错误:
root@d
我的CNN中的活动函数的形式是:
abs(X)< tou f = 1.716tanh(0.667x)
x >= tou f = 1.716[tanh(2tou/3)+tanh'(2tou/3)(x-tou)]
x <= -tou f = 1.716[tanh(-2tou/3)+tanh'(-2tou/3)(x+tou)]
tou是一个常量。
因此,在TensorFlow中可以创建自己的激活函数。我不想用C++编写它,然后重新编译整个TensorFlow。
如何使用TensorFlow中提供的函数来实现此功能?
在C#初级课程中,我被赋予了以下任务:
编写一个程序,打印序列的前10个成员: 2,-3,4,-5,6,-7,…
我编写了以下程序,但它只将数字2打印到Visual控制台,没有其他内容。
是for loop出了什么问题,还是其他什么问题?
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace SandBox
{
class Exercise
{
static
我编写了一个程序,并试图用Tensorflow编写它,这样我就可以使用GPU了。请让我知道我能做些什么才能把它转换成tensorflow。
这里是正常执行的代码:
def function(array,position,times):
o = []
for loop in range(position,30):
result = 0.0
for k in range(times):
result += array[loop-k]
result /= times
o.append(result
在不使用Tensorflow的情况下,如何在Python中实现漏式ReLU的派生?
还有比这更好的方法吗?我希望函数返回一个numpy数组
def dlrelu(x, alpha=.01):
# return alpha if x < 0 else 1
return np.array ([1 if i >= 0 else alpha for i in x])
提前感谢您的帮助
首先,我应该说,我找不到合适的标题为我的问题,所以我会感谢任何人谁将编辑标题!
假设我有一个18432x1472矩阵,并希望将其转换为3072x1472-1( 18432/6 = 3072 ),其形式如下:
旧矩阵的元素(1,6),(2,6),.,(6,6)的平均值将归为新矩阵的元素(1,1),旧矩阵的元素(7,6),(8,6),.,(12,6)的平均值将到达新矩阵的元素(2,1),等等。
到目前为止,我已经编写了以下代码:
function Out = MultiLooking( In )
MatrixIn = double(In);
m = size(In,1);
InT