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问答
(4127)
视频
沙龙
1
回答
如何
对
形状
为
(
batch_size
,
200,256
)
的
张量
进行
索引
,
以
获得
(
batch_size
,
1,256
)
长度
为
batch_size
的
索引
张量
列表
?
、
、
、
我有
形状
为
(
batch_size
,
200,256
)
的
LSTM层
的
输出,其中200是令牌序列
的
长度
,256是LSTM输出尺寸。我还有另一个带有
形状
的
张量
(
batch_size
),它是我想要从批处理中
的
每个样本序列中切出
的
标记
的
索引
列表
。 如果令牌
索引
不是-1,我将切出一个令牌向
浏览 18
提问于2019-10-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从
索引
的
张量
中获取掩码?
如果我有一个
形状
为
"
batch_size
* length * hidden_size“
的
张量
,还有另一个
形状
为
"
batch_size
* 2”
的
索引
跨度
张量
,其中
索引
跨度
张量
表示我想从第一个
张量
中选择
的
开始和结束
索引
表示
索引
跨度
张量
是否有值 [[1,3]
浏览 0
提问于2018-07-12
得票数 0
1
回答
从
索引
张量
创建掩码
张量
问题是,我有一个带
形状
[
batch_size
, seq_len, k]
的
指数
张量
,这个
张量
中
的
每个元素都在[0, hidden_dim)范围内。我想要创建一个
形状
为
[
batch_size
, seq_len, hidden_dim]
的
掩模
张量
,其中由indices
张量
索引
的
每个元素都是1,而其他元素是0。k比hidden_dim小。例如: indi
浏览 5
提问于2022-08-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
对
张量
进行
下采样
、
、
让我们假设我们有一个
形状
a = [
batch_size
, length, 1]
的
3D
张量
,并且我们想从length轴丢弃每5个样本。每个批处理元素
的
新
索引
可以计算
为
indices = tf.where(tf.range(a.shape[1]) % 5 != 0)。你能帮我做一个运算,得到较短
的
张量
形状
b = [
batch_size
, length2, 1],其中length2 = 4/5
浏览 36
提问于2020-06-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Keras自定义RNN单元中,输入和输出
的
维度是什么?
、
、
我相信输入是
张量
,状态是
张量
的
列表
。从与错误信息
的
斗争中看,
张量
似乎带有一个额外
的
维度,但我不确定在RNN
的
上下文中会是什么。另一个维度是为了什么?预期
的
输出大小/
形状
是什么?顺便说一下我用
的
是Tensorflow后端。
浏览 0
提问于2019-04-08
得票数 0
1
回答
对
具有动态分配值
的
形状
使用tf.scatter_nd(idx、update、shape)
、
我想在某个
索引
处更新向量中
的
值。我找到做我想做
的
事。但是,我正在对操作
进行
批处理,这样我就有了一个数组
batch_size
*5,其中每一行都是我正在更新
的
大小
为
5
的
向量。我
的
batch_size
在运行时确定。 在使用时,
形状
参数采用
张量
,它是将要产生
的
张量
的
形状
。此错误实际上是由于
形状
变量具有
浏览 0
提问于2017-10-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用
索引
有效地获取
张量
中每行
的
值?
、
、
、
、
我有一个名为my_tensor
的
张量
,
形状
为
[
batch_size
, seq_length],还有一个名为idx
的
张量
,
形状
为
[
batch_size
, 1],它由从0开始到"seq_length“结束
的
索引
组成我想使用idx中定义
的
索引
来提取my_tensor中每一行
的
值。 我尝试使用tf.gather_nd和tf.g
浏览 29
提问于2019-06-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从Tensorflow中
的
图像
列表
中提取批
、
、
、
我有一个图像
列表
(尝试用定制
的
图像来训练CNN模型),定义和重塑:其中
的
指纹:image_batch = tf.train.batch( [reader.images],
batch_size
=
batch_size
, dynamic_pad=True)用
batch
浏览 1
提问于2017-12-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
单元
的
角嵌入选项,
batch_size
和num .关于目标
形状
的
值误差
、
、
、
省略了汇编x和y np数组
的
代码。本质上,我所做
的
就是将每个单词转换成它
的
标记,并将这些标记串在一起。然后我把每一个序列加到55个。我想把这个输入到模型中,但是我得到了这个错误。
batch_size
=16 units = 50 model.add(Embedding(words, units,input_lengt
浏览 0
提问于2018-02-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用可训练
的
权重组合相同维度
的
两个
张量
,
以
获得
最终
的
输出
张量
、
、
、
、
我希望
获得
表单(
batch_size
,512)
的
最终输出。
如何
使用可训练权重组合两个
张量
,然后根据最终预测训练模型?编辑(附加信息): 因此,在我
的
NN模型
的
前向函数中,我使用BERT模型
对
512个令牌
进行
编码。这些编码是768维
的
。然后,这些被传递到线性层nn.Linear(768,1)
以
输出
形状
张量
(
batch_size
,512,1)。除此之
浏览 5
提问于2020-06-21
得票数 0
1
回答
如何
在tensorflow中将零指标嵌入到零向量中?
、
、
、
、
我想把零
索引
嵌入向量修正为零向量。vector) ], [0, 0, 0, 0, 0],](
batch_size
, input_size)Look-up输入:使用输入
张量
→
形状
(
batch_size
, input_size, embedding_size)Do和池
为
轴1→
浏览 0
提问于2021-08-12
得票数 2
2
回答
用LSTM ptb模型tensorflow预测下一个单词
、
、
softmax_b loss += loss_function(probabilities, target_words)class PTBModel(object): """The PTB model."""(例如
形状
(1, vocab_siz
浏览 3
提问于2016-03-29
得票数 11
回答已采纳
1
回答
如何
访问
张量
的
通道维数
、
、
我输出
的
张量
形状
为
32,24,24,6,即
batch_size
,高度,宽度,通道尺寸。我希望访问通道维度值并
对
其
进行
处理,可能会将其作为元组或
张量
列表
来
获得
,我计划在tf.map_fn
的
元素中使用它们。我尝试使用
索引
( -1,-1,-1,0:6),但我不确定它是否正确。是否有正确
的
方式可以访问通道维度?我可以尝试tensor.get_shape().as_list
浏览 3
提问于2022-02-03
得票数 0
2
回答
Functional Keras中
的
输入
形状
、
、
、
我必须将输入声明为:在这里,X
的
价值应该是什么?由于输入
的
将是句子,我不太确定我应该在那里放什么。
浏览 0
提问于2018-03-22
得票数 0
5
回答
Tensorflow
索引
到具有一维
张量
的
二维
张量
我有一个
形状
为
[
batch_size
, D]
的
2D
张量
A,以及一个
形状
为
[
batch_size
]
的
1D
张量
B。B
的
每个元素都是A
的
一个列
索引
,对于A
的
每一行,例如。B[i] in [0,D)。在tensorflow中获取值A[B]
的
最佳方法是什么 例如: A = tf.constant([[0,1,2],
浏览 98
提问于2016-07-21
得票数 3
回答已采纳
2
回答
PyTorch DataLoader
如何
与PyTorch数据集交互以转换批处理?
、
、
我正在为与NLP相关
的
任务创建一个自定义数据集。if self.transform: idx = idx.tolist() 这意味着应该能够一次检索多个项目,这让我想知道: 这种转换是
如何
在多个项目上工作
的
呢?
以
本教程中
的
自定义转换为例。它们看起来不像可以在单个调
浏览 46
提问于2021-02-25
得票数 6
回答已采纳
1
回答
Keras Dot轴问题
、
我正在尝试使用Keras Dot,并有以下错误。你能解释一下我做错了什么吗?x2 = Input(shape=(4,))modelA = Model(inputs=[x1, x2], outputs=y1) a2 = np.array( [1,2,3,4] ) ValueError: Error when checking : expecte
浏览 1
提问于2018-06-17
得票数 0
1
回答
如何
将填充
的
序列
张量
转换为预期
的
RNN格式?
、
、
我有一个
形状
为
(
batch_size
, max_sequence_length, embedding_size)
的
张量
,它被填充到最大
长度
来存储序列。我也有(
batch_size
, max_sequence_length, vocab),例如: # Batch size many, (
batch_size
, 4, 8)[7,4,2,0]# Using EmbedID(ignore_label=0) to ge
浏览 6
提问于2019-04-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在TensorFlow中清除tf.Tensor
的
形状
信息?
、
、
、
、
假设在训练网络期间,我们将所有图像
的
大小调整
为
512*512,因此可能存在一个名为input:0
的
tf.Tensor,其
形状
为
(
batch_size
, 512, 512, 3)。但是,在
进行
预测时,可以将多种尺寸
的
图像馈送到网络中。所以
张量
input:0
的
形状
应该类似于(
batch_size
, None, None, 3),因为图像
的
大小是未知
的
浏览 11
提问于2019-05-03
得票数 0
1
回答
如何
利用word2vec嵌入设计word-RNN模型
的
输出层
、
、
、
、
作为输入,我使用预先训练过
的
word2vec 100-弱矢量,隐层大小
为
200.我
的
主要问题是输出层,它应该
如何
设计?在char-rnn中,输出是具有字符概率分布(softmax)
的
词汇量(唯一字符数)向量.因此,生成下一个字符只是从这个分布中取样。但是当我
的
单词词汇量超过300 K时使用word2vec,这种方法是不可行
的
。 如果我
的
输出生成100-dim向量,那么我应该使用找到最近
的
相似词。你能提供一些好
的
,容易
浏览 1
提问于2017-10-08
得票数 1
回答已采纳
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