假设我有一个列表[(0,0),(1,0),(1,1)]和另一个列表[4,5,6]，大小为(3,2)的矩阵X。我正在尝试将列表分配给像X[0,0] = 4、X[1,0] = 5和X[1,1] = 6这样的矩阵。但是我似乎在给张量分配一个列表时遇到了问题。
浏览 510提问于2020-09-23得票数 3
我遇到一个将torch.tensor的python矩阵转换为torch.tensor的问题。例如，M是一个(n,m)矩阵，每个元素M[i][j]都是一个具有相同大小(p, q, r, ...)的torch.tensor。如何将列表M的python列表转换为具有(n,m,p,q,r,...)大小的torch.tensor。range(5): for j in range(10):
row.append(torch.rand
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
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张量索引表
、、
我有两个相同的张量列表(大小不同)，除了第一个，所有的张量都分配给了cuda设备。例如：>>6]), tensor([7, 8])]ind=torch.tensor([0,2])tens
浏览 6提问于2020-11-11得票数 1
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赋值的张量切片条件
、、、、
为什么这个‘’tensor_q1:3，1=0‘’起作用，而这个‘tensor_q1:3，1=0，0’不起作用tensor_ques是一个torch.tensor()
我知道0,0不是张量，为什么=0行得通
浏览 7提问于2020-05-27得票数 0
我想把一个列表转换成一种可以用CUDA格式读取到模型中的格式。我有这个：train_dataset = torch.tensor(train_dataset, device='cuda:0') File "test_pytorch_test_gpu2.py", line 882, in <module>
train_dataset = torch.tensor</e
浏览 6提问于2022-09-21得票数 1
我有以下列表ABC_lst，其中包含整数和张量的元组。代码： import numpy as npA_tsr = torch.tensor(np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5]]))B_tsr = torch.tensor(np.array[ 7, 8, 9, 10, 11],
[ 7,
浏览 24提问于2020-12-03得票数 0
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volume in range(len(volumes)):
<class 'torch.Tensor'><class 'torch.Tensor'><class 'torch.Tensor'>
浏览 7提问于2022-06-30得票数 0
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我试图从两个列表中创建一个堆栈条形图： tensor(0.), tensor(0.0100),counts_start = [torch.tensor(0.), torch.tensor为了澄清，我希望两个列表之间的每一列的最高值是该列的最大值。如果counts_sta
浏览 9提问于2022-01-16得票数 0
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如果我在Parameter中创建了一个PyTorch，那么它将自动被赋值为一个叶变量：print(x.is_leaf但是如果我将x分配给GPU：x = x.cuda()这个打印出了False。因此，现在我不能将x分配给GPU并将其保留为叶节点。
这一切为什么要发生？
浏览 2提问于2019-07-24得票数 3
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假设我有两个张量如下：b = torch.tensor([0, 2, 3, 4])b[a]将返回以下值：我的问题是，如果我只有一张查表：其中，对于每一个索引外的索引，我希望将它分配给索引
浏览 0提问于2019-05-16得票数 0
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x_train, y_train, x_valid, y_valid = map()
我理解
浏览 2提问于2019-05-27得票数 1
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a = torch.tensor([[1,1],[2,2]])a.eq(torch.tensor([1,1]))tensor([[ True, False],->，它应该为我的案件返回一个假的。有什么建议吗？
浏览 0提问于2020-12-18得票数 0
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给定的 a = torch.zeros(2, 3)a.index_put([torch.tensor(0, 0), torch.tensor([1, 1])], torch.tensor(1.)
浏览 617提问于2020-09-20得票数 2
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我在用火炬总结。在打印模型摘要时，我想传递多个参数，其中一个只是一个整数。但是，我得到了一个错误。我遵循的建议，但它不起作用。import torchfrom torchsummary import summary
def __init__(self): return t * x
我试着以summary(model,[(3, 64, 64),(1)])的形式
浏览 15提问于2022-10-27得票数 0
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所以，我有这个张量： [3,4], [9,0]])vec = torch.tensor([0,0,0,0,0,0,1,1,2,2]) [3,4],
浏览 9提问于2021-06-05得票数 0
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目标：--我正在PyTorch中使用RNN，我的数据是由一个DataFrames列表提供的，其中每个DataFrame都意味着一个观察结果，如：data = [pd.DataFrame这种方法不起作用：torch.tensor(np.array(data))
问题是同时将DataFrames转换为数组，将列表转换为张量。
浏览 2提问于2019-10-14得票数 1
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我试图为两个节点(每个节点都有两个GPU)实现这样的功能：### All GPUs work in parallel, and generate lists like : [1, 2, 3, 4] for GPU1 of node A [0, 2, 4, 6] for GPU1
浏览 1提问于2021-12-23得票数 0
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因此，我有一个嵌套的1366样本列表，其中包含2特性，以及可变序列长度，这应该是LSTM的输入数据。标签应该是每个序列的一对值，即[-0.76797587, 0.0713816]。0.5115555, 0.25823522], [0.6099151999999999, 0.21718016], [-0.0022403747, 0.6470206999999999]]]train_data = TensorDataset(torch.tensor(
浏览 4提问于2020-11-09得票数 3
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