我是python的新手,我正在尝试学习一些机器学习,
目前我正在尝试在python 3.7中使用两个模块,Torch和Numpy,我正在尝试使用Visual Studio 2019。
我已经使用以下命令设置了一个anaconda3环境
conda create -n myenv python pytorch numpy numpydoc
conda activate myenv
在VS中,我选择了这个作为要使用的环境。参见。
但是我不能运行我的程序,我收到这个错误
Message=
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLV
假设我有来自Pytorch或Keras预测的概率,结果是softmax函数
from scipy.special import softmax
probs = softmax(np.random.randn(20,10),1) # 20 instances and 10 class probabilities
probs
我想从这个numpy数组中找到前5个索引。我想要做的就是在结果上运行一个循环,如下所示:
for index in top_5_indices:
if index in result:
print('Found')
我会知道我的结果是否
有一个PyTorch张量列表,我想将其转换为数组,但它是错误引发的:
'list‘对象没有属性'cpu’
如何将其转换为数组?
import torch
result = []
for i in range(3):
x = torch.randn((3, 4, 5))
result.append(x)
a = result.cpu().detach().numpy()
这个python代码:
import numpy,math
import scipy.optimize as optimization
import matplotlib.pyplot as plt
# Create toy data for curve_fit.
zo = numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
mu = numpy.array([0.1,0.9,2.2,2.8,3.9,5.1])
sig = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
# Define hubble function.
def
我是大学计算机科学专业的学生,正在为我的Calc III课程做一个涉及奇异值分解的编程项目。其思想基本上是将m×n维的图像转换成m×n矩阵,其中每个元素是表示点(m,n)处的像素的颜色通道(r,g,b)的元组。我之所以使用Python,是因为到目前为止,Python是我唯一真正(学得很好)的语言。
据我所知,Python通常不喜欢将元组作为数组的元素。我自己做了一点研究,找到了一个解决办法,即按如下方式预先分配数组:
def image_to_array(): #converts an image to an array
aPic = loadPicture("zorak_
我有一个名为target的84x84 pytorch张量。我需要用一个由True和False组成的84x84布尔型numpy数组来掩蔽它。 当我执行target = target[mask]时,我得到错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.bool_. The only supported types are: double, float, float16, int64, int32, and uint8. 令人惊讶的是,只有在GPU上运行时才会出现此错误。当在CPU上运行时,一切工作正常。我该如何解决这个问题呢?
当我在布尔型数组上使用numpy函数minimum()和maximum()时,结果的类型打印为numpy.int32。但是,与numpy.int32类型的比较失败(即使在强制转换之后)。这是一个bug吗?
g = np.ones((5, 5), dtype = np.bool)
h = np.maximum(g, 4)
i = np.int32(h)
print 'type of g ', g.dtype.type # prints <type 'numpy.bool_'>
print 'type of h ', h.dtype
这是我的代码,它是随机生成的四个数字中的一个(1,2,3,4),如果将数组作为一个板,则向右或向上或向下旋转,起始点是空间。它在将数组的一个元素更改为0之后就停止了,但是我需要这样做,直到所有元素都等于0为止,谢谢!
import numpy
import random
N = 2
M = 2
time = 0
room = numpy.ones((N, M), dtype=int)
print(room)
i = 0
j = 0
while room.all() != 0:
turn = random.choice([1, 2, 3, 4])
if turn == 1
中的示例很好地描述了如何在从numpy传递的数组上计算用C编写的函数,并在numpy数组中返回结果。
如何做同样的事情,但返回一个二维数组?也就是说,我想在由两个numpy数组定义的网格上计算一个C函数,并将结果作为numpy 2D数组返回。
它应该是这样的(使用与上面链接中相同的函数)。显然,现在不能使用双z[],但我不确定如何将2Dnumpy数组传递给C。
/* fc.cpp */
int fc( int N, const double a[], const double b[], double z[] )
{
for( int i = 0; i < N;
我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int n,small=0,large=0,s,l,temp;
printf("this should work");
scanf("%d",&n);
// printf("%d",n);//
int a[n];
for(int i=0;i<n;i++)
{
在Numba文档中有一个关于并行竞争条件的例子。
import numba as nb
import numpy as np
@nb.njit(parallel=True)
def prange_wrong_result(x):
n = x.shape[0]
y = np.zeros(4)
for i in nb.prange(n):
y[:]+= x[i]
return y
我运行了它,它确实输出了异常的结果,比如
prange_wrong_result(np.ones(10000))
#array([5264., 5273., 5231.,
这个MWE演示了这个问题:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
n = 100
x = np.linspace(0, 1, n)
y = np.linspace(0, 1, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.zeros((n, n))
for i in xrange(n):
for j in xrange(n):
Z[j, i] = x[i] + 10.0*y[j]
fig = pl
我开始学习python,我有一个关于这个程序的问题。我写的第一步,我想创建一个大的矩阵和一个大的向量,我将放置一些较小的向量和较小的矩阵。我随意创作。
我创建了一个函数,返回这些小矩阵的最大特征值,并将它们保存在向量中。此外,我还创建了一个函数,基本上是用我随机计算的小矩阵来做小向量转置的乘法。然而,当我试图传递乘法的值时,我会得到以下错误
“设置具有序列的数组元素。
import numpy as np
from scipy import linalg as lg
import math
N=5;
n=3;
Qs=np.zeros((n,N*n))
xs=np.zeros(n*N)
qs
我正在使用python-3.x,我搜索了以下错误,但是找不到正确的解决方案。错误发生在下面的代码中。
我有一个随机的numpy二进制数组和一个随机数字数组,所以代码将根据其他数组的值删除二进制行,正如您从代码中看到的那样。
import random
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
for i in range (100):
binary= np.random.randint (2, size=(10, 4))
print("binary:" '\n',bi
我正在尝试将Torchvision MNIST训练和测试数据集转换为NumPy数组,但找不到实际执行转换的文档。 我的目标是获取整个数据集并将其转换为单个NumPy数组,最好不要遍历整个数据集。 我看过How do I turn a Pytorch Dataloader into a numpy array to display image data with matplotlib?,但它没有解决我的问题。 因此,我的问题是,利用torch.utils.data.DataLoader,我如何将数据集(训练/测试)转换为两个NumPy数组,以便显示所有示例? 注意:我暂时将批处理大小保留为默认
int main()
{
int arraySize;
int arrayMain[arraySize-1];
cout << "\n\nEnter Total Number of Elements in Array.\n\n";
cin >> arraySize;
arrayMain[arraySize-1]={0};
cout <<"\n\n" <<arrayMain;
return 0;
}
当我编译上面的代码时,我的编译器死机了。我对如何将动态数组设置
我需要解决这个问题:
检查AT * n * A = n,其中A是测试矩阵,AT是转置测试矩阵,n= [[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]]。
由于浮点乘法中的数值误差,我不知道如何检查是否相等。我该怎么做呢?
当前代码:
def trans(A):
n = numpy.matrix([[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]])
c = numpy.matrix.transpose(A) * n * numpy.matrix(A)
然后试着
>if c == n:
return T
任务
给定一个numpy或py手电筒矩阵,找出值大于给定阈值的单元格的索引。
我的实现
#abs_cosine is the matrix
#sim_vec is the wanted
sim_vec = []
for m in range(abs_cosine.shape[0]):
for n in range(abs_cosine.shape[1]):
# exclude diagonal cells
if m != n and abs_cosine[m][n] >= threshold:
sim_vec.append