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沙龙
1
回答
如
何在
pytorch
中
根据
给定
的
索引
和
张量
生成
新
的
张量
?
python
、
pytorch
我有一个这样
的
张量
: x = torch.tensor([[3, 4, 2], [0, 1, 5]]) 我有一个这样
的
索引
: ind = torch.tensor([[1, 1, 0], [0, 0,1]]) 然后我想通过x
和
ind
生成
一个
新
的
张量
z = torch.tensor([0, 1, 2], [3, 4, 5]) 我像这样用python插入它: # -*- coding: utf-8range(x.shape[0]):
浏览 7
提问于2019-09-23
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1
回答
PyTorch
张量
:基于旧
张量
和
指数
的
新
张量
python
、
pytorch
、
torch
我对
张量
很陌生,并且对这个问题感到头疼:tensor([0,1,2,0])tensor([[[0, 9], [2, 3],我想要创建一个
新
的
张量
,它包含
索引
中指定
的
行,按顺序排列。所以我想: [1, 8], [0,
浏览 3
提问于2021-03-31
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1
回答
如何从2D
pytorch
张量
中
获得最大元素
的
行
和
列
索引
?
python
、
indexing
、
pytorch
、
tensor
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])
张量
a中最大
的
元素是9,它发生在第二行
的
第一列。如果我将其更改为从零开始
的
pytho
浏览 3
提问于2020-02-27
得票数 0
1
回答
求具有最多1
的
PyTorch
张量
的
列
索引
python
、
pytorch
、
tensor
我有一个
PyTorch
张量
a,形状如下:a = torch.tensor([[[1., 0., 0., 0.]], [[0., 1., 0., 0.]],
张量
a
的
每一行都有4个元素,1
和
0,假设I相应地
索引
这个
张量
的
行
和
列。例如,行0(最上面的行)
中
的
条目是[[1., 0., 0., 0.]],而第3列(最右边
的
列)
中
<
浏览 1
提问于2020-08-09
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2
回答
过滤
pytorch
张量
中
的
数据
python
、
pytorch
我有一个像<code>D1</code>这样
的
张量
<code>D0</code>,我想实现一个名为<code>D2</code>
的
函数,它可以将正数据过滤成一个
新
的
张量
,并返回原始
张量
的
索引
。例如:如
何在
pytorch
中最有效地实现
浏览 34
提问于2019-08-20
得票数 17
2
回答
将
PyTorch
张量
与scikit-learn结合使用
python
、
numpy
、
scikit-learn
、
pytorch
、
tensor
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?
根据
上
的
这个问题: 这是否意味着
浏览 2
提问于2021-11-18
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2
回答
PyTorch
图形处理器内存管理
pytorch
在我
的
代码
中
,我想要替换
张量
中
的
值,例如,
给定
某些
索引
的
值为零 target_mac_out[avail_actions[:, 1:] == 0] = -9999999 但是,它返回OOM RuntimeError10.76 GiB total capacity; 9.45 GiB already allocated; 4.75 MiB free; 9.71 GiB reserved in total by
PyTorch
) 我认为
浏览 54
提问于2021-01-17
得票数 0
1
回答
标引火炬
张量
pytorch
、
tensor
我有一个
Pytorch
代码,它在for循环
的
每一次迭代中
生成
一个
Pytorch
张量
,都是相同大小
的
。我想把每个
张量
分配给一排
新
的
张量
,其中包括最后
的
所有
张量
。在其他作品
中
,像这样
的
作品 X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]]) #Y is a
pytorch
tens
浏览 0
提问于2019-12-03
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2
回答
如
何在
源代码
中
查找从torch._C导入
的
函数
pytorch
我正在尝试在源代码
中
追踪torch.nn.NLLLoss
的
实现。我在文件torch.nn.functional
中
的
函数nll_loss
中
调用了torch._C.nll_loss。但是我找不到创建_C
的
地方。 有谁有这方面的消息吗?
浏览 3
提问于2018-02-20
得票数 8
1
回答
为什么在
PyTorch
中有两个不同
的
标志来禁用梯度计算
python
、
pytorch
、
autograd
我是
PyTorch
的
中级学习者,在最近
的
一些案例
中
,我看到人们使用torch.inference_mode()而不是著名
的
torch.no_grad()来验证经过训练
的
agent在强化学习(RL)实验
中
的
有效性我检查了,它们有一个由两个标志组成
的
表,用于禁用梯度计算。老实说,如果我读到描述的话,对我来说听起来完全一样。有人找到解释了吗?
浏览 53
提问于2022-10-25
得票数 -1
1
回答
Pytorch
按指数“缩减”
张量
python
、
pytorch
、
tensor
我有
张量
a = torch.arange(6).reshape(2,3)
和
另一个
张量
b=(torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero()。我想要创建一个
新
的
张量
,它只包含由a表示
的
b
索引
的
值。# [1, 0],期望
的
输出是:
浏览 4
提问于2022-05-07
得票数 1
1
回答
毕氏
张量
标引
python
、
indexing
、
pytorch
我目前正致力于将一些代码从tensorflow转换为py手电筒,我遇到了 func
的
问题,没有直接
的
函数来转换它。我想做
的
基本上是
索引
,我有两个
张量
,特征
张量
形状
的
[minibatch, 60, 2]
和
索引
张量
[minibatch, 8],比如第一个
张量
是
张量
A,第二个
张量
是B。在Tensorflow
中
,它直接用tf.gather(A, B, b
浏览 1
提问于2019-07-17
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回答已采纳
1
回答
在
PyTorch
中
复制某些指标的
张量
元素
machine-learning
、
pytorch
、
tensor
、
torch
、
indices
所需
的
操作在精神上与torch.Tensor.index_copy相似,但略有不同。[10, 20, 30][0, 1, 0, 1, 2, 1]在不使用循环
的
情况下,从A
和
PyTorch
中
的
B中
生成
浏览 2
提问于2022-05-29
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1
回答
Pytorch
乘法广播
python
、
pytorch
我有两个
PyTorch
张量
A,形状30,11,32,64
和
B,形状30,11,89。我
的
目标是创建一个形状为30,11,89,32,64
的
张量
C,其中
张量
A应该扩展并在第三维复制,然后在适当
的
维度与
张量
B相乘。 如
何在
PyTorch
中
实现这一点?
浏览 21
提问于2020-01-14
得票数 1
1
回答
pytorch
是如何使用隐式for循环而不是显式for循环
的
?
python
、
pytorch
、
numpy-ndarray
128, 3, 32, 32))for i in range(len(y)):可以用类似于数组切片
的
方法替换
浏览 2
提问于2022-03-15
得票数 3
1
回答
割炬
张量
的
切片及data_ptr()
的
使用
arrays
、
numpy
、
pytorch
、
torch
tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]])所以我做了c = a[:,[2]],它给了我预期
的
答案,但在自动评分器上还是失败了。same_elements and same_storage print('c correct:', check(a, c, [[3], [8],
浏览 2
提问于2020-06-27
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回答已采纳
2
回答
这个numpy数组排列
的
TensorFlow等效值是什么?
python
、
numpy
、
tensorflow
根据
给定
的
索引
,我需要改变TF
中
张量
的
元素。从两个数组a
和
b (
索引
)
中
,我需要计算一个
新
数组,它
根据
b
中
的
索引
排列a
中
的
元素。对于空
的
索引
,它应该填充NA (或等效
的
)。例如,b = [-1, 0
浏览 3
提问于2017-03-20
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回答已采纳
1
回答
PyTorch
CrossEntropyLoss
和
Log_SoftMAx + NLLLoss给出了不同
的
结果
pytorch
、
loss-function
、
softmax
、
cross-entropy
根据
PyTorch
文档,CrossEntropyLoss()是LogSoftMax()
和
NLLLoss()函数
的
组合。但是,调用CrossEntropyLoss()提供了与调用LogSoftMax()
和
NLLLoss()不同
的
结果,这从
给定
代码
的
输出
中
可以看出。 是什么导致了不同
的
结果?来自
PyTorch
的
交叉熵:
张量
(2.3573)来自Manual_
Py
浏览 0
提问于2023-04-27
得票数 0
回答已采纳
4
回答
对于
给定
的
条件,得到二维
张量
A
中
的
值指数,用它们来
索引
三维
张量
B
python
、
multidimensional-array
、
pytorch
、
tensor
、
tensor-indexing
对于
给定
的
2D
张量
,我想检索值为1
的
所有
索引
。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze(),这将返回tensor([1, 3, 2])。然而,相反,torch.nonzero(a == 1)返回一个2D
张量
(没关系),每行有两个值(这不是我所期望
的
)。然后,返回
的
索引
应该用于对三维
张量
的
第二维(
索引
1)进行
索引
,并再次返回2D
浏览 7
提问于2019-09-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在前馈步骤
中
,
给定
张量
的
索引
版本,py手电是如何执行反向微分
的
?
pytorch
脚本:线性回归(尝试预测
给定
t_c
的
t_u) 3.0,0
和
第1
索引
作为model函数
的
输入,它执行标量到向量
的
乘法和加法。我
的
问题是,
PyTorch
到底在做什么来计算params
张量
的
梯度?“前馈”步骤使用params
张量
的
两个次<em
浏览 7
提问于2021-07-18
得票数 0
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