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我有一个2D张量，如下所示： [[1. 0. 0. 2. 1. 0. 1.] [2. 0. 2. 1. 1. 3. 0.]]我想计算每一行中每个非零元素的平均值，因此结果将是： [1.25 1. 1.8 ] 我怎样才能用TensorFlow做到这一点？
浏览 6提问于2019-06-05得票数 1
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Keras附带的平均层已经支持掩码，然而，查看平均层的源代码，我不清楚如何以及是否应用掩码。
我有一个输入列表，每个输入都有自己的掩码(例如，来自嵌入层)。我想要的平均图层应该取那些未被屏蔽的输入的平均值。换句话说，如果一个输入被屏蔽了，它在计算的平均值中不应该有任何发言权。如果所有输入都被屏蔽，那么输出就会被屏蔽并传递到下一层。一个相关
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
问题是： 我有一个张量，在这个张量上我找到了k_top元素，如果元素不是k_top，我用0创建一个掩码，否则用1，然后我将原始张量与掩码相乘，创建tensor_masked。然后我计算张量的平均值。 现在的问题是，我想返回一个新的张量，其中只有k_top的元素等于平均值(如果起始张量中的原始值为负，则为-ave
浏览 17提问于2021-10-15得票数 -1
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如何使用tf.nn.dropout对张量的每一行应用相同的退出掩码？我有一个(2,2,3)形状的三维张量
[[[ 1. 2. 3.当使用退出时，应对每一行应用相同的掩码。另外，当一个条目被删除时，第三维空间的所有元素都应该设置为零。假设在每一行/水平滑块中，只有第二个条目被删除，对
浏览 4提问于2017-11-17得票数 1
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我有一个2D张量，每一行都有一些非零元素，如下所示： import torch
tmp = torch.tensor([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=torch.float) 我想要一个包含每行第一个非零元素索引的张量： indices = tensor([2],[3]) 我如何在Pytorch中计算它？
浏览 175提问于2019-05-11得票数 7
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如何分割每一行的二维火炬张量？
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我有一个2D张量，我想切分：在这个例子中，张量有3行，我想切片x，创建一个新的张量y，它也有3行和num_col cols。对我来说，最具挑战性的是，我想在每一行中分割不同的列。我只有x、num_cols和idx，这是一个张量，用来保存从何处开始的索引。1)) = [ 5,
浏览 9提问于2022-03-10得票数 0
我需要一个与tf.one_hot提供的1有些类似的张量，但我(有时)需要在每一行中有多个张量。更具体地说，给定一个2d张量A，当且仅当A包含列索引作为同一行中的值时，我需要一个在某个位置具有1的2d张量。
更糟糕的是，我给出的张量A是动态大小和填充的，但另一个1d张量提供了实际长度。执行此操作
浏览 2提问于2017-05-13得票数 0
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变长序列上窗口的平均池
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我有一个形状的张量in (batch_size，功能，步骤)，并希望通过时间维度(steps)上的平均池( steps)获得相同形状的输出张量out，窗口大小为2k+1，即：对于没有k之前和后续时间步骤的时间步骤，我只想计算现有时间步骤的平均值。然而，张量中的序列具有可变的长度，并相应地填充了零，因此，我将序列长
浏览 8提问于2020-03-23得票数 0
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我有一个2D张量，我想只对每一行的最大元素应用一个函数。例如，如果我的张量是： [0.4, 0.3]][[0.5, 1.4], my_function(my_tensor),其思想是使用tf.reduce_max创建一个张量，即每行的</
浏览 4提问于2017-02-25得票数 2
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我有一个2D张量，形状是(M，N)。我想要得到一个掩码，对于每一行，给定张量的top-k是1，其他的是0。例如，张量是： [[1,3,5,7], [9,3,1,5]] 如果将topk设置为1，则掩码应为： [[0,0,0,1], [1,0,0,0]] 如果将topk设置为2，则掩码应为： [[0,0,1,1], [1,0,
浏览 19提问于2020-09-01得票数 1
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CNN置换是等变的吗？
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如果我使用带有3x3内核、零填充和没有池层的CNN层，输出特征映射将由特征向量组成，每个每个向量与输入图像的原始3x3块直接相关，对吗？因此，例如，我可以将输出特征映射向量作为时间步骤发送到LSTM，如果图像集群具有时间依赖性，它应该会学习图像集群之间的依赖关系。
📷
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
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给定任何PyTorch 2D张量，对于每一行和小于给定值的行，最有效的计算方法是什么？0.1950], [0.3267, 0.0902, 0.4578, 0.1253]])
给定值0.8的所需输出
浏览 5提问于2022-07-18得票数 -1
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我正在尝试计算使用掩码时的MSELoss。假设我有batch_size为2：[2, 33, 1]的张量作为我的目标，另一个输入张量具有相同的形状。由于每个实例的序列长度可能不同，因此我还使用了一个二进制掩码来指示输入序列中每个元素的存在。所以这就是我要做的： mse_loss = nn.MSELoss(reduction='none')
loss = mse_
浏览 59提问于2020-05-04得票数 2
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我有一个(相对稀疏的) 2d张量U，形状为1s和0。每一行表示用户，每列表示单元格为1的项(如果用户已经与所述项进行交互)，如果没有，则为0。我希望应用下拉(或类似的张量操作)，以便随机地将每行p%中的1s (即每个用户)设置为0。在没有B维度的for -循环的情况下，我如何有效地完成这个任务(在考虑了0之后，我只会在行1d张量上使用py手电筒的
浏览 3提问于2022-06-07得票数 1
我试图用不同长度的数组建立一个距离矩阵。距离度量是hausdorff距离，适用于这类运算。尽管如此，我还是找不到使用scipy.cdist函数构建距离矩阵的方法。现在，我可以使用scipy或traj_dist库获得两个数组之间的距离。循环计算距离矩阵，但是当n_observation很大时，这是非常慢的。pairwise_distances(array_of_arrays, metric=tdist.hausdorff)
的问题是:如何重塑array_of_arrays
浏览 46提问于2020-08-20得票数 1
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我有一个形状为Nx7的张量，它看起来像这样：我有另一个相同形状的张量，它是一个布尔掩码： Fals
浏览 14提问于2017-08-06得票数 1
对于任何2D张量X，如何获得每个行的top K元素的掩码，其中K是张量(不限于int)？
浏览 8提问于2022-07-18得票数 1
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我想要创建一个自定义度量，并且我已经了解到，在自定义函数中，一切都是张量，我需要使用特殊的后端函数。为了解决这个问题，我尝试了一个三类分类问题的例子，其中我只是将argmax作为自定义函数返回。metrics=['accuracy', custom])
令我惊讶的是============================] - 0s 47us/step - loss: 0.3173 - a
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
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当我注意到减去一个人的轴平均值的梯度是零时，我正在观察梯度。我认为这是非常违反直觉的，因为梯度=0通常意味着函数是常数。有人能直观地解释为什么这里的梯度是零吗？
浏览 5提问于2022-09-07得票数 2
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我有一个张量A，其大小为(1，L)，还有一个三维张量B，其大小为(N，K，L)。显然，在B中有N个大小为(K，L)的数组，这里称为C。现在，如何计算平均欧氏距离( A的平均距离和C的每一行距离)在A和每一行C<代码>E 217</code>不迭代<代码>E 118</code>C<代码>E 219</&#
浏览 3提问于2019-03-15得票数 0
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